Conditional Generative Adversarial Nets 论文阅读笔记

1 背景和挑战

GAN的提出解决了生成模型在概率计算方面的困难。

普通的GAN无法控制数据生成的模式问题，因为其直接从随机的数据分布中寻找映射关系，太过自由。

当下的分类问题难以解决输出类别多的情况，且大多属于一对一的分类，需要解决一对多的情形。

2 方法

将对于模式判别有帮助的其他信息或是标签，即 y 合并入输入一同交给GAN学习。
详细过程可参考：
https://blog.csdn.net/Andrewseu/article/details/78260193