一文掌握原生GAN論文復(fù)現(xiàn)方法！
在近20年GAN可以說是深度學(xué)習(xí)非常火的研發(fā)方向。
原因不外乎，GAN的應(yīng)用落地也已經(jīng)非常廣泛，包括圖像生成（超分辨率）、語義分割、文字生成、數(shù)據(jù)增強、信息檢索/排序、聊天機器人等。
還有近期席卷B站的AI視頻換臉技術(shù)；專門針對二次元圖像的Real-CUGAN算法模型。以及騰訊研究出的GFP-GAN模型使用豐富多樣的面部先驗進行面部修復(fù)。
廣泛的應(yīng)用案例，大廠研發(fā)團隊的加持，GAN成為了更多準(zhǔn)研究生的研究方向。
學(xué)GAN一定要學(xué)的是——原生GAN是Ian Goodfellow 發(fā)表的第一篇提出 GAN 的論文，是任何開始研究學(xué)習(xí)GAN都要學(xué)習(xí)復(fù)現(xiàn)的論文。
它提出了 GAN 模型框架，討論了非飽和的損失函數(shù)，然后對于最佳判別器(optimal discriminator)給出其導(dǎo)數(shù)，并進行證明；最后是在 Mnist、TFD、CIFAR-10 數(shù)據(jù)集上進行了實驗。
原生GAN是GAN的開山之作，學(xué)習(xí)復(fù)現(xiàn)這篇經(jīng)典之后GAN系列的論文，你也可以快速理解和掌握了。
大家一定看到過網(wǎng)上有很多講解原生GAN的文章和視頻，及復(fù)現(xiàn)講解。但自己復(fù)現(xiàn)總是會碰到很多的問題，跟隨資深的GAN領(lǐng)域算法工程師，手把手教你一起復(fù)現(xiàn)，可以事半功倍。
深度之眼《 原生GAN復(fù)現(xiàn)班 》給大家請來了大佬為大家做兩天直播課，帶大家讀GAN的開山之作《Generative Adversarial Nets》，讓大家掌握正確的復(fù)現(xiàn)論文姿勢！
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Step1：系統(tǒng)了解 GAN技術(shù)演化路徑及發(fā)展歷史
Step2：精講GAN專題開山之作 —原生GAN
Step1：深挖研究背景
提綱摯領(lǐng)，從4大維度介紹論文，深入講解論文發(fā)表的研究背景、成果及意義，介紹論文中取得的核心成果，對比解決同一問題，已有解決方法和論文中提出的新的解決方法的優(yōu)缺點，熟悉論文的整體思路和框架，建立對本篇論文的一個概貌性認識。
Step2：死磕算法模型
老師會重點講解論文中的模型原理，深入拆解模型結(jié)構(gòu)，對關(guān)鍵公式逐步推導(dǎo)，讓你了解算法每一個因子是如何對結(jié)果產(chǎn)生影響的，掌握實驗手段及結(jié)果，老師會幫你拎出論文中的關(guān)鍵點、創(chuàng)新點和啟發(fā)點，節(jié)約你自己摸索的時間。
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