通过最优传输引导CycleGAN中的一对一映射
计算机视觉与模式识别
2018-11-16 v1 人工智能
机器学习
摘要
CycleGAN能够在无需配对样本的情况下学习两个数据分布之间的一对一映射，实现无监督数据翻译任务。然而，对于CycleGAN所学得的一对一映射的性质，目前尚无理论保证。在本文中，我们通过实验发现，在某些情况下，CycleGAN学到的一对一映射只是庞大可行解空间中的随机映射。基于这一观察，我们探索添加额外约束，使得一对一映射可控并满足与特定任务相关的更多性质。我们提出求解受任务特定代价函数约束的最优传输映射，该函数反映所需性质，并利用最优传输映射的重心作为CycleGAN的参考。我们的实验表明，所提算法能够学习具有所需性质的一对一映射。
引用
@article{arxiv.1811.06284,
title = {Guiding the One-to-one Mapping in CycleGAN via Optimal Transport},
author = {Guansong Lu and Zhiming Zhou and Yuxuan Song and Kan Ren and Yong Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.06284},
year = {2018}
}
备注
The Thirty-Third AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2019)