ImprovedGAN

$
Loss = Loss_{supervised}   + \lambda * Loss_{unsupervised}
$
第二项形式与原始的GAN模型类似。

参考： Improved Techniques for Training GANs
代码： https://github.com/Sleepychord/ImprovedGAN-pytorch/blob/master/ImprovedGAN.py

半监督的GAN算法的更多相关文章

  1. GAN实战笔记——第七章半监督生成对抗网络（SGAN）

    半监督生成对抗网络 一.SGAN简介 半监督学习(semi-supervised learning)是GAN在实际应用中最有前途的领域之一,与监督学习(数据集中的每个样本有一个标签)和无监督学习(不使 ...

  2. 详解使用EM算法的半监督学习方法应用于朴素贝叶斯文本分类

    1.前言 对大量需要分类的文本数据进行标记是一项繁琐.耗时的任务,而真实世界中,如互联网上存在大量的未标注的数据,获取这些是容易和廉价的.在下面的内容中,我们介绍使用半监督学习和EM算法,充分结合大量 ...

  3. 小样本利器2.文本对抗+半监督 FGSM & VAT & FGM代码实现

    小样本利器2.文本对抗+半监督 FGSM & VAT & FGM代码实现 上一章我们聊了聊通过一致性正则的半监督方案,使用大量的未标注样本来提升小样本模型的泛化能力.这一章我们结合FG ...

  4. 常见半监督方法 (SSL) 代码总结

    经典以及最新的半监督方法 (SSL) 代码总结 最近因为做实验需要,收集了一些半监督方法的代码,列出了一个清单: 1. NIPS 2015 Semi-Supervised Learning with ...

  5. cips2016+学习笔记︱NLP中的消岐方法总结（词典、有监督、半监督）

    歧义问题方面,笔者一直比较关注利用词向量解决歧义问题: 也许你寄希望于一个词向量能捕获所有的语义信息(例如run即是动车也是名词),但是什么样的词向量都不能很好地进行凸显. 这篇论文有一些利用词向量的 ...

  6. OSVOS 半监督视频分割入门论文（中文翻译）

    摘要: 本文解决了半监督视频目标分割的问题.给定第一帧的mask,将目标从视频背景中分离出来.本文提出OSVOS,基于FCN框架的,可以连续依次地将在IMAGENET上学到的信息转移到通用语义信息,实 ...

  7. 半监督学习方法（Semi-supervised Learning）的分类

    根据模型的训练策略划分: 直推式学习(Transductive Semi-supervised Learning) 无标记数据就是最终要用来测试的数据,学习的目的就是在这些数据上取得最佳泛化能力. 归 ...

  8. 无监督域对抗算法：ICCV2019论文解析

    无监督域对抗算法:ICCV2019论文解析 Drop to Adapt: Learning Discriminative Features for Unsupervised Domain Adapta ...

  9. [论文][半监督语义分割]Adversarial Learning for Semi-Supervised Semantic Segmentation

    Adversarial Learning for Semi-Supervised Semantic Segmentation 论文原文 摘要 创新点:我们提出了一种使用对抗网络进行半监督语义分割的方法 ...

随机推荐

  1. Go语言 一维数组的使用

    程序源码 package main import ( "fmt" // 导入 fmt 包,打印字符串是需要用到 ) func main() { // 声明 main 主函数 var ...

  2. /和//的区别(python)

    /  除 得到的是浮点数,结果是大数的时候会使用科学计数法 但是 / 会在遇到大数时候运算不准确 因为将两个int相除会产生一个浮点数,并且除法的确切结果不能精确地表示为float. 精确结果必须四舍 ...

  3. VUE3.x 前瞻

    文档: API Reference 教程 课件 1. 初始化项目 // ① npm i -g @vue/cli // ② vue create my-project // ③ npm install ...

  4. C++ 99表

    #include<iostream> using namespace std; class Sumes { public: int sum; int i, j; }; int main() ...

  5. 干货分享：反思Essay写作指南

    在众多Essay写作类型中,有一种较为难写的一种类型——反思写作(Reflective Writing),提前熟悉这类写作风格的要求,并且养成反思性写作的习惯,非常有必要!本文小编就给大家说说什么是反 ...

  6. 基于Windows平台的Python多线程及多进程学习小结

    python多线程及多进程对于不同平台有不同的工具(platform-specific tools),如os.fork仅在Unix上可用,而windows不可用,该文仅针对windows平台可用的工具 ...

  7. 实验吧-杂项-flag.xls(notepad++查找)、保险箱(linux文件分解、密码破解)

    flag.xls 下载文件,用notepad++打开,查找flag就能找到flag. 保险箱(linux文件分解.密码破解) 将图片保存下来,用kali的binwalk分析,发现有rar文件,然后用f ...

  8. Elasticsearch 搜索API

    章节 Elasticsearch 基本概念 Elasticsearch 安装 Elasticsearch 使用集群 Elasticsearch 健康检查 Elasticsearch 列出索引 Elas ...

  9. HDU - 5898 odd-even number （数位dp）

    题意:求一个区间内,满足连续的奇数长度是偶数,连续的偶数长度是奇数的数的个数. #include<cstdio> #include<cstring> #include<c ...

  10. UVA - 1213 Sum of Different Primes （不同素数之和）（dp）

    题意:选择k个质数,使它们的和等于n,问有多少种方案. 分析:dp[i][j],选择j个质数,使它们的和等于i的方法数. #pragma comment(linker, "/STACK:10 ...