GANs是由Goodfellow等东说念主[1]受博弈论中二东说念主零和博弈念念想的启发所提议的一种深度生成模子, 其网络结构主要由判别器网络和生成器网络所组成.判别器的方针是尽量正确地判断: 输入数据是来自真正数据漫衍如故来自生因素布; 而生成器的方针是尽量去学习与真正数据漫衍一致的漫衍, 并生成以伪乱真实样本.诚然GANs已世俗应用于图像生成[2, 3]、超分辨率图像合成[4, 5]、语义分割[6, 7]等多个鸿沟唐嫣 白虎, 但要生成高质地的样本还是该鸿沟的一个挑战. 为了提高GANs生

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