论文笔记之：Conditional Generative Adversarial Nets

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本文介绍了一种基于GANs的拓展模型——条件生成式对抗网络(CGANs)，它通过引入额外条件y来提升生成图像的质量和可控性。在MNIST数据集上的实验表明，CGANs能更精确地控制生成图像的类别。

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Conditional Generative Adversarial Nets

arXiv 2014 

 

　　  本文是 GANs 的拓展，在产生 和 判别时，考虑到额外的条件 y，以进行更加“激烈”的对抗，从而达到更好的结果。 

　　众所周知，GANs 是一个 minmax 的过程：

　　而本文通过引入 条件 y，从而将优化的目标函数变成了：

 

　　下图给出了条件产生式对抗网络的结构示意图：

 

 

　　是的，整个过程就是看起来的这么简单，粗暴，有效。

 

　　实验部分，作者在 Mnist 数据集上进行了实验：

　　

 

　　然后是，给图像贴标签：

 

 

　　总结：

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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