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https://arxiv.org/abs/1505.07818
http://jaejunyoo.blogspot.com/2017/01/domain-adversarial-training-of-neural.html
많이 어려워 이 동영상을 많이 참고 : https://www.youtube.com/watch?v=n2J7giHrS-Y
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という点と、DとGの間のlossの割合(γ)を導入し、学習の均衡と収束判定を容易にした(lossが低い＋平衡になったらok)。
### 論文リンク
https://arxiv.org/abs/1703.10717v1
…
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## 一言でいうと
GANを音声に適用した研究。音声ベース(WaveGAN)と、スペクトログラムベース(SpecGAN)の2種類を提案している。音声は周期性があり特徴をとらえるには長い幅が必要なため、1次元のフィルタ(サイズ25)で、画像より大きい指数(4)をupsamplingに使用している。音質はWave、印象はSpecの方が良いという結果。
### 論文リンク
https:…
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> - “In more uncommon cases in which institutional policies do not permit the sharing of
derived data sets, synthetic data containing the same statistical properties can be generated and shared freel…
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### 論文へのリンク
[[arXiv:2006.06676] Training Generative Adversarial Networks with Limited Data](https://research.nvidia.com/publication/2020-06_Training-Generative-Adversarial)
### 著者・所属機関
Tero K…