Conditional Generative Adversarial Nets 論文閱讀筆記

1 背景和挑戰

GAN的提出解決了生成模型在概率計算方面的困難。

普通的GAN無法控制數據生成的模式問題，因爲其直接從隨機的數據分佈中尋找映射關係，太過自由。

當下的分類問題難以解決輸出類別多的情況，且大多屬於一對一的分類，需要解決一對多的情形。

2 方法

將對於模式判別有幫助的其他信息或是標籤，即 y 合併入輸入一同交給GAN學習。
詳細過程可參考：
https://blog.csdn.net/Andrewseu/article/details/78260193