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#827
summarized by : Motokawa Tetsuya
どんな論文か？
GANにおける生成画像と元画像の分布を低次元空間に射影し、その射影先の次元でワッサーシュタイン距離を正確に計測する手法を開発した
新規性
GANのジェネレータに正則化項を加えることで、収束性を高め、GANの学習を安定化することに貢献している
結果
CIFAR-10やOxford Flowersなどいくつかのデータセットで、従来手法よりも低いFIDを達成した
その他（なぜ通ったか？等）
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