条件生成式对抗网络

生成对抗网络是一个训练产生式模型的框架。原始的GAN能够训练一个非条件的产生式模型，它对产生数据的模式没有加以控制。给原始的GAN模型中加入条件约束，使得引导数据产生的过程成为可能，这样的GAN网络称为条件生成式对抗网络。其中，添加的条件可以是类别标签，或者是其他模态的数据等。下图所示为条件生成对抗网络的基本结构，从中可以看出，该模型的关键是在生成器和判别器中分别加入条件作为输入。一个简单的应用例子是以数字类别标签作为条件，训练产生式模型使之能够根据给定的标签产生特定的数字。条件生成式对抗网络能够应用于跨模态问题，例如图像自动标注。