CycleGAN 的理论洞见:分析非成对数据生成中的近似和估计误差
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究聚焦于分析对称生成对抗网络(CycleGAN)的异常风险。我们通过考虑模型结构和训练过程的影响,将风险分解为逼近误差和估计误差,并通过分析这些错误以及它们之间的权衡提供了对 CycleGAN 性能的理论洞见。
本文介绍了AsymmetricGAN模型,用于解决非对称翻译任务中的问题。该模型采用不对称大小和参数共享策略的翻译和重建生成器,通过优化损失来提高训练效果和稳定性。实验证明该模型具有更强的模型能力和更好的生成效果。