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#142
summarized by : Anonymous
どんな論文か？
グローバルレベルにのみ基づく正則化は識別器に緩い制約を与えるにとどまり，生成画像に局所的な構造的矛盾があっても生成器が識別器を欺くことがあると主張．画像変換のためのシンプルかつ効果的な正則化手法（DCR）を提案．DCRは同一画像からの異なる二つのパッチにおける重複領域の表現の一貫性を強制する．識別器に強い整合性を与え，変換に重要な特徴や領域を注視するようになる．
新規性
DCRの導入により，高忠実度な画像変換を容易にし，構造的・意味的にも一貫性を維持する．
結果
ベースラインモデルに対して，DCRを用いたモデルは用いないモデルに比べ，一貫してFIDスコアが向上．また，D＆Cスコアでも，いくつかの例外を除き，性能が向上．
また，小規模なデータセットの効率的な学習にも貢献．
その他（なぜ通ったか？等）
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