生成 adversarial ネットワークのためのスペクトル正規化

生成 adversarial ネットワークの研究における課題の一つは、その訓練の不安定性です。本論文では、識別器の訓練を安定化させるために、スペクトル正規化と呼ばれる新しい重みの正規化技術を提案します。私たちの新しい正規化技術は計算負荷が軽く、既存の実装に簡単に組み込むことができます。CIFAR10、STL-10、ILSVRC2012 データセットでスペクトル正規化の有効性をテストし、スペクトル正規化された GAN（SN-GAN）が以前の訓練安定化技術に比べて、同等またはそれ以上の品質の画像を生成できることを実験的に確認しました。