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杨宗翰
DGP 代码细节
2021-06-29 15:08:56
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* 使用的是 BigGAN 而不是 StyleGAN * BigGAN 对于每一类物品使用的不是 One-hot + MLP，而实每个类别训练一个 embedding 向量，良好的解决了 imagenet 中有不同种类的狗、猫、鸟等问题。 * 初始时不是随机一个向量，而是初始随机了 N(about 400) 个初始位置，然后根据相似度（Discriminator后三层特征距离）选择最近的一个开始迭代。 * 用了 $\frac{z^2}{2}$ 作为 negative log likelyhood loss，来对 $z$ 的分布进行正则化。
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