超数据高效GAN培训：[预印本]“超数据高效GAN培训：先抽彩票，然后再进行严格的培训”，陈天龙，于成，甘哲，刘晶晶，王张扬

超数据有效的GAN培训：先抽奖，然后再进行严格的培训 本文的代码。 [预印本] 陈天龙，于成，甘哲，刘晶晶，王章阳。 概述 用有限的数据训练生成对抗网络（GAN）通常会导致性能下降和模型崩溃。 为了克服这一挑战，我们受到了的最新观察的 ； 指出，人们可以从GANs中发现可独立训练且高度稀疏的子网（又称彩票）。 将其视为归纳先验，我们将数据饥渴的GAN训练分解为两个连续的子问题： （i）从原始GAN识别彩票； （ii）然后使用积极的数据和特征增强对找到的稀疏子网进行训练。 这两个子问题都重用了相同的小型实际图像训练集。 这种协调的框架使我们能够专注于较低复杂性和数据效率更高的子问题，从而有效地稳定了培训并提高了收敛性。 方法 实验结果 在可以找到更多的实验。 执行 对于第一步，发现在GAN的彩票被称为此。 第二步，提供以下困难的GAN票培训： SNGAN的环境 conda i