关于GAN的魂灵七问

我们也许问「建模漫衍」到底是什么意思，会有一些 GAN 并不能进修到的漫衍吗?会不会有一些 GAN 理论上能进修的漫衍，可是在给定公道的计较资源下它进修的服从并不高?对付 GAN 来说，这些题目的谜底和其他模子给出的会不会存在不同，此刻许多都远没有办理。

Augustus 以为我们有两种计策来答复这些题目：

• 合成数据集：我们可以研究合成数据集来切磋到底哪些特性会影响数据集的可进修性。譬喻在论文《Are GANs Created Equal? A Large-Scale Study》中，研究者就建设了一个合成三角形的数据集。
• 批改现有的理论功效：我们可以操作现有的理论功效，并实行修改假设以思量数据集的差异属性。

除了图像合成外，GAN 还能用于哪些处所?

（编辑：湖南网）

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