GANのための改良された一貫性正則化【JST・京大機械翻訳】

Zhao Zhengli; Singh Sameer; Lee Honglak; Zhang Zizhao; Odena Augustus; Zhang Han

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200170107954 整理番号：22P0110770

GANのための改良された一貫性正則化【JST・京大機械翻訳】

Improved Consistency Regularization for GANs

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発行年： 2020年02月11日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年12月14日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

最近の研究では,識別子に一貫性コストを強制することにより,Generative Adversarial Network(GAN)の性能が増加している。この技法をいくつかの方法で改善した。最初に,一貫性正則化がGAN試料にアーチファクトを導入し,この問題をいかに固定するかを説明した。次に,その性能を改善するために設計した一貫性正則化手順に対するいくつかの修正を提案した。この改良の利点を定量化する広範な実験を行った。CIFAR-10とCelebAに関する無条件画像合成のために,著者らの修正は,種々のGANアーキテクチャに関して最良の既知のFIDスコアをもたらした。CIFAR-10の条件付き画像合成では,最先端のFIDスコアを11.48から9.21に改善した。最後に,ImageNet-2012上で,この技術を元のBigGANモデルに適用し,FIDを6.66から5.38に改善し,そのモデルサイズで最良のスコアである。【JST・京大機械翻訳】

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図形・画像処理一般 , 半導体薄膜

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