生成模型--StarGAN
StarGAN
生成式對抗性網路（GANs）的近期進步已經在面部表情生成任務中展現出了令人驚喜的結果。這項任務上最成功的架構是 StarGAN，它把 GANs 的影象生成過程限定在了一個具體的範圍中，也就是一組不同的人做出同一個表情的照片。這種方法雖然很有效，但是它只能生成若干種離散的表情，具體是哪一種由訓練資料的內容決定。
Stargan這種，對於不同資料集上的不同領域的遷移學習，有沒有什麼見解？是否瞭解其他的相關工作？ 回答：我們組也在做cycleGAN在遷移學習中的應用，這裡的遷移主要是目標分佈下的影象合成，在跨姿態人臉識別方面以及Re-ID方面都有很多的工作，通過生成與目標分佈一致的影象，並對合成的影象進行特徵表示和識別。這個方向比較熱。
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轉載自：https://www.cnblogs.com/zeze/p/7047630.html 判別式模型（discriminative model） 產生式模型（generative model）
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