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#896
summarized by : Yukitaka Tsuchiya
どんな論文か？
Adversarial attackerの存在下でGeneratorとDiscriminatorを最適化するRob-GANの提案．Generatorがadversarial trainingを改善し，Adversarial atacckerがGANのtrainingを改善する．
新規性
既存手法であるAC-GANの損失を再定式化することでcGANのためのより良い損失を定式化した．
結果
GANのデータaugumentationではResNet18(+cifar10)でSOTAのadversarial trainingでの精度を29.6%から36.4%に向上した．adversarial attackerをGANの学習に組み込むことで収束率に関して，3~7倍早くなった．
その他（なぜ通ったか？等）
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