-semi-supervised learning with context-conditional generative adversarial networks- 반감독 학습과 문맥 조건부 생성적 적대 네트워크를 이용한 학습

우리는 적대적 손실을 사용한 이미지 인페인팅(in-painting) 기반의 간단한 준지도 학습 방법을 소개합니다. 무작위 패치가 제거된 이미지를 생성기(generator)에 제시하여 주변 픽셀을 바탕으로 구멍을 채우는 작업을 수행합니다. 인페인팅된 이미지는 실제(변경되지 않은 훈련 이미지)인지 아닌지를 판단하는 판별기(discriminator) 네트워크에 제시됩니다. 이 작업은 판별기의 표준 지도 학습에 정규화(regularizer) 역할을 합니다. 우리의 접근법을 사용하면 준지도 방식으로 큰 VGG 스타일의 네트워크를 직접 훈련시킬 수 있습니다. 우리는 STL-10 및 PASCAL 데이터셋에서 평가를 수행하였으며, 우리의 접근법은 기존 방법과 유사하거나 우수한 성능을 얻었습니다.