GAN用于无监督表征学习，效果依然惊人……

选自arXiv作者：Jeff Donahue、Karen Simonyan机器之心编译机器之心编辑部无所不能的 GAN 又攻占了一个山头。近年来，GAN 在图像合成领域取得了惊人的成果，例如先前 DeepMind 提出的 BigGAN。近日，DeepMind 提出全新的 BigBiGAN，引起了社区极大的关注。该论文提出的方法建立在 SOTA 模型 BigGAN 之上，通过对其表征学习和生成能力进行广泛评估，证明这些基于生成的模型在 ImageNet 数据集的无监督表征学习和无条件图像生成方面均实现了 SOTA 效果。机器学习社区众多研究者认为这是一篇极为有趣的工作，如 GAN 之父 Ian Goodfellow 在 Twitter 上表示，在他们写最初的 GAN那篇论文时，合作者也在做类似于 BigGAN 的表征学习研究。5 年后终见这样的成果。论文：Large Scale Adversarial Representation Learni ………………………………