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#729
summarized by : 金城 忍
どんな論文か？
識別器の損失関数を真の画像及び合成画像に対する損失関数に分離し、全体の損失に対する勾配と、それぞれの損失に対する勾配のなす角 (クリティカルポイント: 90°) に基づいて、真の画像及び合成画像の損失に対する重みを適応的に調整することで、真の画像及び合成画像に対する識別能力を高め続けることで、学習を安定させる提案
新規性
識別器の損失関数を真の画像及び合成画像に対する損失関数という観点から、それぞれの勾配に対するなす角を考慮することで、学習を安定させるという点で新規
結果
提案手法をSN-GAN、AutoGAN及びBigGANに適応し、CIFAR-{10, 100}及びSTL-10を使用した評価で、提案手法を適応した場合に良い結果を達成 (FID値) する一方で、識別器のスコアに対する適応前後の定量評価では、適応後に増加する傾向が確認された
その他（なぜ通ったか？等）
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