生成模型的判别正则化
机器学习
2016-02-16 v4 机器学习
摘要
我们探究分类器学习到的表示是否可用于提升生成模型的质量。我们的猜想是，标签对应于自然数据中对人类最显著的特征：人脸中的身份、图像中的物体以及语音中的话语。我们提议利用这一点，通过使用来自判别分类器的表示来增强对应于生成模型的目标函数。特别地，我们用一个判别正则化项来增强流行生成模型变分自编码器的目标函数。我们展示以这种方式增强目标函数可得到比标准变分自编码器样本更清晰且具更高视觉质量的样本。
引用
@article{arxiv.1602.03220,
title = {Discriminative Regularization for Generative Models},
author = {Alex Lamb and Vincent Dumoulin and Aaron Courville},
journal= {arXiv preprint arXiv:1602.03220},
year = {2016}
}