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。

CycleGAN 的理论洞见：分析非成对数据生成中的近似和估计误差
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