论文阅读: Generative Warface Nets: Ensemble via Adversaries and Collaborators

本文提出了一个基于集成学习的GAN 模型，利用多个生成器和判别器，能够更好地生成图片。

传统方法存在的问题：

    1）valid gradients learning is difficult 

    2)  collapsing mode — diversities 

解决方法

    1）reformulate the original loss functions

    2） auxiliary features

    3） more generators or discriminators

本文选择第三种方法：

    1） multiple generators and discriminators 

    2)    imitation and innovation    生成器和判别器之间互相学习

            

            定义了一种agent authority 来表示agent（生成器或判别器）的权威

            然后让低权威去学习高权威，而高权威远离低权威

数据集：

        1） GIFAR-10 10 类       worse

        2） STL-10     10类       worse

        3） ImageNet  1000 类 better

实验：

    ablation study

    agent     number