Consistency Regularization for GANs
2024-10-19 22:34:54
概
让GAN训练稳定的方法主要有normalization 和 regularization.
这两篇文章介绍了 consistency regularization.
主要内容
如上图所示, \(T\)是augmentation,
CR-GAN的思路是, 希望\(D(T(x)), D(x)\)彼此接近,
bCR-GAN在此基础上, 还希望\(D(G(z)), D(T(G(z)))\)也彼此接近.
zCR-GAN则是将\(T\)直接作用在\(z\)上:
- \(G(z), G(T(z))\)彼此远离, 即增加多样性;
- \(D(G(z)), D(G(T(z)))\)彼此靠近, 即生成的图片应该有共同的主体特征.
至于ICR-GAN, 是bCR和zCR的结合.
注: 如果\(z\)是隐向量, \(T\)采取高斯噪声\(T(z) \sim \mathcal{N}(z, \sigma_{noise})\).
注: 远离和靠近的度量, 文中采用的是
\[\|\cdot \|^2.
\]
\]
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