1 背景和挑战
GAN的提出解决了生成模型在概率计算方面的困难。
普通的GAN无法控制数据生成的模式问题,因为其直接从随机的数据分布中寻找映射关系,太过自由。
当下的分类问题难以解决输出类别多的情况,且大多属于一对一的分类,需要解决一对多的情形。
2 方法
将对于模式判别有帮助的其他信息或是标签,即 y 合并入输入一同交给GAN学习。
详细过程可参考:
https://blog.csdn.net/Andrewseu/article/details/78260193
GAN的提出解决了生成模型在概率计算方面的困难。
普通的GAN无法控制数据生成的模式问题,因为其直接从随机的数据分布中寻找映射关系,太过自由。
当下的分类问题难以解决输出类别多的情况,且大多属于一对一的分类,需要解决一对多的情形。
将对于模式判别有帮助的其他信息或是标签,即 y 合并入输入一同交给GAN学习。
详细过程可参考:
https://blog.csdn.net/Andrewseu/article/details/78260193