[問題] 如果infoGAN的資料集本身就unbalance會發生甚麼事情?

[PyTorch (citations至上主義教室)]

infoGAN可以自動學出隱藏的latent space參數

對應的輸出變化

那如果今天本身data是unbalance的

訓練下來

那特別少的那組data情況

是不是就不太會出現在latent space 對應的參數變化中?

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→ Eriri: ...哈佛校產也才三百多億鎂 哪個學校一年能募一百多億鎂
→ c*typort: Harvard Received $1.4 Billion In Donations Last Year
→ c*typort: 別鬧笑話了..好幾間大學年年募到百億鎂..前10都超過500
→ c*typort: 缺錢的都是公立大學..你有看過藤校100/200人大班制嗎??
→ c*typort: 募到的錢越多..花的也越多好嗎
→ veru: B 是十億美元吧 說百億美元也太誇張了
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推 lifeowner: 產生的code(latent variable)會和x有最大MI 故不會被
→ lifeowner: 其它主要的數据的z所包含