Mode Seeking Generative Adversarial Networks for Diverse Image Synthesis

認(rèn)真學(xué)習(xí)師姐的CVPR論文。

核心

MSGAN主要是提出了一個(gè)正則項(xiàng)套菜,目的在于最大化生成的數(shù)據(jù)分布與隱編碼分布的比值,即在隱編碼z變化較小的時(shí),網(wǎng)絡(luò)的輸出能夠變化較大(映射到不同的數(shù)據(jù)分布上)火俄。

優(yōu)勢(shì)

  • 好處在于可以在同一個(gè)輸入與condition的情況下,增加latent z后讲冠,不同的z能夠輸出不同的瓜客、有意義的、符合條件的輸出。極大的增強(qiáng)了輸出的Diversity谱仪。實(shí)質(zhì)上解決了應(yīng)用GAN訓(xùn)練時(shí)常見的模式坍塌問(wèn)題(只學(xué)到較少的幾個(gè)數(shù)據(jù)分布玻熙,網(wǎng)絡(luò)作弊行為),實(shí)現(xiàn)了cGANs的多模態(tài)疯攒。
  • 能夠有效的應(yīng)用到當(dāng)前提出的cGAN應(yīng)用形態(tài)嗦随,只需將正則項(xiàng)加入到損失函數(shù)中訓(xùn)練即可,通用性極強(qiáng)敬尺。


    模式分布形象化展示

亮點(diǎn)

  • 對(duì)當(dāng)前cGANs的主流重要應(yīng)用準(zhǔn)確概括分類枚尼,并做實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證提出的模式尋找正則項(xiàng)在其上的適用性,使結(jié)果具有很強(qiáng)的說(shuō)服力砂吞。
  • 對(duì)模式坍塌問(wèn)題的表現(xiàn)形式署恍,提出的解決方案做了清晰的解釋與分類概括。
  • 實(shí)驗(yàn)結(jié)果評(píng)價(jià)比較用了多個(gè)典型指標(biāo)
  • 文獻(xiàn)引用非常準(zhǔn)確蜻直,均為對(duì)應(yīng)領(lǐng)域的典型工作锭汛。

反思

  • 老師:假如你研究發(fā)現(xiàn)1+2=3,那下一步就是研究出a+b=c的問(wèn)題袭蝗,那就是一個(gè)很好的工作唤殴。要慢慢學(xué)會(huì)抽象問(wèn)題與結(jié)論的本質(zhì)。
  • 精讀重要論文要問(wèn)自己幾個(gè)問(wèn)題:主要解決了什么問(wèn)題到腥?用了什么方法朵逝?為什么會(huì)效果好?
  • 設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)時(shí)注重完備性乡范、對(duì)照性配名、公平性。
  • 師姐:會(huì)講故事和包裝故事應(yīng)該是每個(gè)reseacher的基本素養(yǎng)晋辆,但是有深度有意義的工作才是最重要的渠脉。

加油吖 :)

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