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#59
summarized by : Hiroaki Aizawa
どんな論文か？
GANによる画像生成と表現学習の改善のために，transformationされた画像 t(x) と transformation t の結合分布 p(t(x), t)を学習する，self-supervisedに学習可能なTransformation GAN (TrGAN)の提案．
新規性
画像 x とラベル y の結合分布 p(x, y) を学習するconditional GANとは異なり，画像とラベルのペアが必要ない表現学習方法の提案．Self-supervised GANとは異なり，Gの内部表現へも正則化するFeature matching方法を提案．
結果
cifar10, ImageNet, CELEBA-HQ, LSUN bedroomを使って，FIDによる画像生成の質と学習された表現の質を評価．特に，top-1 accuracyについて，cifar10では従来法を上回る精度，ImageNetでは同等の精度を達成したことを確認．
その他（なぜ通ったか？等）
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