Good Semi-supervised learning That requires a Bad GAN论文阅读笔记

前置知识

GAN(生成对抗网络)在semi-supervised learning(半监督学习)上取得了较强的实证成果,但是有两点是我们都没搞明白的

  1. discriminator(判别器)是如何从与generator(生成器)的联合训练中收益的
  2. 为什么一个好的classification(分类)效果和一个好的生成器不能同时获得

本质目标

为了更好的寻找能正确分类的low-density boundary(低密度边界)

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