Memory Protection Generative Adversarial Network (MPGAN): A Framework to Overcome the Forgetting of GANs Using Parameter Regularization Methods

Generative adversarial networks (GANs) suffer from catastrophic forgetting when learning multiple consecutive tasks. Parameter regularization methods that constrain the parameters of the new model in order to be close to the previous model through parameter importance are effective in overcoming for...

وصف كامل

التفاصيل البيبلوغرافية

المؤلفون الرئيسيون:	Yifan Chang, Wenbo Li, Jian Peng, Haifeng Li, Yu Kang, Yingliang Huang
التنسيق:	Artigo
اللغة:	Inglês
منشور في:	IEEE 2020-01-01
سلاسل:	IEEE Access
الموضوعات:	Catastrophic forgetting generative adversarial network parameter regularization methods
الوصول للمادة أونلاين:	https://ieeexplore.ieee.org/document/9210484/
الوسوم:	إضافة وسم لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!