21
правка
Изменения
→Улучшение обучения GAN
# Замена функции ошибки для $G$ с $\min log (1-D)$ на $\max log D$, потому что исходный вариант имеет маленький градиент на раннем этапе обучения и большой градиент при сходимости, а предложенный наоборот.
# Сэмплирование из многомерного нормального распределения вместо равномерного.
# Использование батч нормализационный слой Использовать нормализационные слои (например, batch normalization или layernormalization) в $G$ и $D$.
# Использовать метки для данных, если они имеются, т.е обучать дискриминатор еще и классифицировать образцы.<ref> [https://arxiv.org/pdf/1610.09585.pdf Augustus Odena {{---}} Conditional Image Synthesis with Auxiliary Classifier GANs]</ref>
