Cette vidéo explique la technique d’amélioration du discriminateur adaptatif (ADA) utilisée par les chercheurs de NVIDIA pour former le GAN à l’aide de 1 000 exemples ! Il s’agit d’une stratégie qui utilise l’augmentation de données pour surajuster le discriminateur sans que le générateur génère à son tour des données avec ces augmentations. Merci d’avoir regardé! S’il vous plaît abonnez-vous! Lien papier : Formation GAN avec des données limitées : Amélioration de l’image de formation GAN : bCR/zCR : RandAugment : Freeze Discriminator : MineGAN (non mentionné, mais un autre article intéressant est l’apprentissage par transfert dans GAN) :
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