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Data Augmentation Based on Scaling for Generative Models and Its Theoretical Extension
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了Scale-GAN算法，解决了生成模型学习中的稳定性问题。通过数据缩放和正则化，实现高质量数据生成，并证明数据缩放能有效控制估计误差。
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关键要点
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本研究提出了Scale-GAN算法，解决了生成模型学习中的稳定性问题。
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重点探讨了噪声分布选择的挑战。
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通过数据缩放和方差基础正则化实现高质量数据生成。
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理论证明了数据缩放对估计误差界限的偏差-方差权衡的控制效果。
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