Înregistrare dovezi metodologice
Semi-supervised GAN
Semi-supervised GAN (SGAN) extends the standard GAN discriminator to simultaneously classify labeled examples into K real classes and detect generated fakes as a (K+1)-th class, letting the generator's synthetic data act as implicit regularization and allowing strong classifiers to be trained with very few labeled examples.
Înregistrare sursă
Citările sunt copiate integral din înregistrarea sursă a metodei. Nu se inferă nicio verificare la nivel de afirmație din acestea.
Semi-supervised Generative Adversarial Network
Înregistrare metodologică taxonomică · ml-model / deep-learning
- Salimans, T., Goodfellow, I., Zaremba, W., Cheung, V., Radford, A., & Chen, X. (2016). Improved Techniques for Training GANs. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 29. · URL
- Odena, A. (2016). Semi-Supervised Learning with Generative Adversarial Networks. ICML Workshop on Generative Adversarial Networks. · URL
Afirmații curate
Afirmațiile sunt stocate în registrul dovezilor, fiecare cu propria evaluare.
Încă nu există afirmații curate
Această vizualizare nu inventează o evaluare a afirmației dacă registrul nu conține una.
Metode conexe
Generate din graful metodelor și afișate ca relații sugerate automat — nu se inferă nicio afirmație de dovadă.