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BicycleGAN: Toward Multimodal Image-to-Image Translation.2017 Abstract： 许多图像到图像转换问题输出图像是模糊的，因为一个输入图像有可能对应多个输出。本文提出在条件生成模型中对可能的输出分布进行建模，map的模糊性一个低维度的隐藏向量，输出时通过对这个隐藏向量的采样进行输出。输入和输出的隐藏码之间是可逆的，解决模式崩溃问题。 Introduction: ...

研究动机 GAN在图像生成领域有巨大的潜力 希望给想要应用GAN的研究者提供指导和帮助 本文贡献 提供了几种GAN进行图像生成方法的概述，并指出现存一些方法的优缺点 算法 2. GAN preliminaries： 优化函数： 但如果D训练的远比G要好，会导致D输出的scalar十分接近于1，就会使得第二项loss饱和，梯度为0，因而无法学习到任何东西。为了解决这个问题将minimize log(1−D(G(z)))\ log(1-D(G(z))) log(1−D(G(z)))的问题