分布对抗网络
机器学习
2017-07-11 v3
摘要
我们提出一种对抗训练框架，该框架以样本而非单个样本点作为判别的基本单元。受概率分布之间的差异度量和双样本检验的启发，我们提出两种此类分布对抗器，它们在样本上操作并预测，并展示如何能轻易地在现有模型之上实现。各种实验结果表明，用我们的分布对抗器训练的生成器比用逐点预测判别器训练的传统模型稳定得多，且显著不易出现模式崩溃。我们的框架在域适应中的应用也比近期最先进水平有可观改进。
引用
@article{arxiv.1706.09549,
title = {Distributional Adversarial Networks},
author = {Chengtao Li and David Alvarez-Melis and Keyulu Xu and Stefanie Jegelka and Suvrit Sra},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.09549},
year = {2017}
}