Conditional Generative Adversarial Nets
arXiv 2014
本文是 GANs 的拓展，在产生 和 判别时，考虑到额外的条件 y，以进行更加“激烈”的对抗，从而达到更好的结果。
众所周知，GANs 是一个 minmax 的过程：
而本文通过引入 条件 y，从而将优化的目标函数变成了：
下图给出了条件产生式对抗网络的结构示意图：
是的，整个过程就是看起来的这么简单，粗暴，有效。
实验部分，作者在 Mnist 数据集上进行了实验：
然后是，给图像贴标签：
总结：