GAN 的样本外测试方法
机器学习
2019-01-29 v1 机器学习
摘要
我们提出一种评估 GAN 的新方法，即 EvalGAN。EvalGAN 依赖于测试集直接度量原始样本空间中的重构质量（无需辅助网络），并且它计算测试集中重构样本的（对数）似然。此外，EvalGAN 对 GAN 算法和数据集均无关。我们决定在著名的 CIFAR-10 和 CelebA 数据集上针对三种最先进的 GAN 进行测试。
引用
@article{arxiv.1901.09557,
title = {Out-of-Sample Testing for GANs},
author = {Pablo Sánchez-Martín and Pablo M. Olmos and Fernando Pérez-Cruz},
journal= {arXiv preprint arXiv:1901.09557},
year = {2019}
}