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#401
summarized by : 金城 忍
どんな論文か？
サンプル画像に対して生成器によって生成された画像を正例とし、それ以外の生成画像を負例として扱い対称学習をする一方で、サンプル画像と生成画像を識別器で区別することで、元画像の一致性を保持しかつ精度の良い画像を生成する手法の提案
新規性
生成画像に対するGANの手法の強力さを、対称学習の手法を取り入れることで緩和し、元画像に対する生成画像のもっともらしさを改善するという点で新規
結果
CIFAR-10、STL-10、LSUN Bedrooms、CelebA-HQ及びCelebAでの評価では、符号化、復号化に対するFIDが、他の手法と比べ全般的に良い結果を達成し、またStyleALAEとの比較におけるPixel、Perceptual距離の結果では提案手法が良い結果を達成
その他（なぜ通ったか？等）
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