关于GAN的灵魂七问

我们可能问「建模分布」到底是什么意思，会有一些 GAN 并不能学习到的分布吗?会不会有一些 GAN 理论上能学习的分布，但是在给定合理的计算资源下它学习的效率并不高?对于 GAN 来说，这些问题的答案和其他模型给出的会不会存在差别，现在很多都远没有解决。

Augustus 认为我们有两种策略来回答这些问题：

• 合成数据集：我们可以研究合成数据集来探讨到底哪些特征会影响数据集的可学习性。例如在论文《Are GANs Created Equal? A Large-Scale Study》中，研究者就创建了一个合成三角形的数据集。
• 修正现有的理论结果：我们可以利用现有的理论结果，并尝试修改假设以考虑数据集的不同属性。

除了图像合成外，GAN 还能用于哪些地方?

（编辑：我爱故事小小网_铜陵站长网）

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