SAN: INDUCING METRIZABILITY OF GAN WITH DISCRIMINATIVE NORMALIZED LINEAR LAYER 将GAN与切片最优输运联系起来,提出满足方向最优性、可分离性和单射性三个条件的SAN网络,使鉴别器能够可靠地衡量生成分布与真实分布之间的距离,通过切片最优运输,作者在hinge GAN的基础上优化目标函数为下式: 以保证方向最优性,同时保持可分离性。作者在DCGAN、BiGGAN和StyleGAN-XL上进行了实验,实验结果如下:
#LeetCode 1005. Maximise Sum Of Array After K Negations #LeetCode 1005. 视频讲解:贪心算法,这不就是常识?还能叫贪心?LeetCode:1005.K次取反后最大化的数组和_哔哩哔哩_bilibili 这个题目中用到了两次局部最优&am…