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J-GLOBAL ID：202002281011772025   整理番号：20A1187896

CoachGaN【JST・京大機械翻訳】

CoachGAN

著者 (5件)： Brodie Mike (Brigham Young University) ,  Rasmussen Brian (Brigham Young University) ,  Tensmeyer Chris (Adobe Research) ,  Corbitt Scott (Brigham Young University) ,  Martinez Tony (Brigham Young University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： WACV  ページ： 3472-3481  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： CoachGANは,GAN発電機モデルから出力を改善するための推論時間法を提供する。神経回路網分類器に対する敵の例を作り出すために,CoachGANは前訓練識別子モデルからのこの場合に勾配情報を利用する。出力を直接変化させるために勾配降下を使用する,発生する敵の例とは異なり,CoachGANは発電機モデルの入力を変える。これにより,追加のモデル訓練なしに試験時間で出力を高めることができる。CoachGANは,既存のアルゴリズムに容易に適応し,アーキテクチャのagnoである。定性的サンプルに加えて,CoachGANは種々のGANアーキテクチャとタスクに関するISとFIDスコアを改善することを定量的に示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *計算機アーキテクチャ ,  神経回路網
準シソーラス用語： 識別子 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)