Parallel Temperature Generative Adversarial Network

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内容提要

本研究提出了一种新颖的生成对抗网络(GAN)训练框架,旨在解决模式崩溃带来的不稳定性问题,提升训练效率并降低梯度估计方差,为生成公平的合成数据提供新思路。

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