Networks」の意訳です。Ritterさんによる投稿です。ネットワークはデータから意味的に意味のある特徴を抽出するように事前に訓練されているので(先ほどの回転予測タスクで)、この分類器をトレーニングすることは、ネットワーク全体を最初からトレーニングするよりもサンプル効率が高くなります。最後に、この分類器を使用してラベルなしデータにラベルを付けます。モデルの品質とトレーニングの安定性をさらに向上させるために、ディスクリミネータネットワークに重要な特徴表現を習得させることをお勧めします。loss)によって忘れられないものです。Distance(GANが生成する画像の品質を評価する指標)を用いて測定できます。潜在ベクトルが与えられると、ジェネレータネットワークは画像を生成します。各行において、左端の画像と右端の画像の潜像コードとの間の線形補間は、画像空間における意味的補間をもたらします。GANの比較:GANのトレーニングと評価のためのライブラリGANに関する最先端の研究は、上手に設計され、十分にテストされたコードベースに大きく依存しています。以前の結果や手法を複製することでさえも、多大な労力を必要とするためです。GANライブラリのメジャーアップデートをリリースします。正規化スキーム、ニューラルアーキテクチャ、および現代のGANで一般的に使用されている定量的メトリック、及び以下のサポートが含まれています。・TensorFlowデータセットライブラリを介した多数のデータセット結論と今後の研究ラベル付きデータソースとラベルなしデータソースのギャップが拡大していることを考えると、部分的にラベル付けされたデータのみから学習できることがますます重要になっています。私達は、自己教師と半教師の単純で強力な組み合わせがGANにとってのこのギャップを埋めるために役立つことを示しました。私たちは、自己教師は他の生成的モデリングタスクのために調査されるべき強力なアイデアであると信じています。team、ETHチューリッヒ(チューリッヒ工科大学)、UCLA(カリフォルニア大学ロサンゼルス校)との共同作業です。Gellyのご意見とご感想に感謝の意を表します。Oliver氏に感謝します。Michalskiに感謝します。Simonyanにも感謝します。Networks」にも基づいています。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。危険な出来事を回避するのに有利な行動は何であれ、繁殖の可能性を高めただろう。・・・夢の機能についての「脅威のシミュレーション説」を裏付けている。WordPress.。