对抗训练改进联合基于能量的生成建模
机器学习
2022-07-20 v1
摘要
我们提出了一种使用混合基于能量的模型的生成建模新框架。在我们的方法中，我们将鲁棒分类器的可解释输入梯度与朗之万动力学（Langevin Dynamics）结合用于采样。通过对抗训练，我们不仅改善了联合基于能量的模型的训练稳定性，还提升了其鲁棒性与生成建模能力。
引用
@article{arxiv.2207.08950,
title = {Adversarial Training Improves Joint Energy-Based Generative Modelling},
author = {Rostislav Korst and Arip Asadulaev},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.08950},
year = {2022}
}