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1、RadialGAN 让我们可以利用多个不同来源的数据集编者按：GANs in Action 作者Jakub Langr 评述了在ICML 2021 上发表的GAN 论文，以及相应报告。严峻声明，我格外敬重争辩人员在ICML 上发表的全部惊人工作。我离他们的水平还差得远，感谢他们为推动这一领域争辩所做的奉献！参与 ICML 总体上是一次很棒的体验。不过本文的主题不是我的想法、印象、体验。整个工业界正缓慢地滑入学术会议，我觉得我或许可以更进一步，总结一下从业者最感爱好的ICML 上GAN 方面的成果。这意味着，在我看来无法为最终目标主要不是发表论文的人所应用的那些学术奉献，我的评价会打上一些折扣。
2、这也意味着，我会使用更平易近人的语言，不会深化论文的理论或技术细节。另外，这还意味着，我会给出一些个人的意见和想法，其中一些意见和想法， 你可能并不赞同。我期望这篇文章对机器学习从业者有用，特别是那些初入这一领域的人。我在预备这次会议的时候或许读了 50 篇这方面的论文，所以我想为他们供给一些上下文。本文中的解释经常是简短而粗糙的，另外不是每篇论文的主题都是GAN。我的公司 Mudano 供给了培训的预算，我选择把局部预算用于参与ICML，机器学习的三大顶会之一。这是一次令我增广见闻的独特体验。为了更好地总结参会的收获，我打算记录大局部接触到的论文。本文依据ICML 的议程排序。我没有列入周六、周日的内容，由于那两天大局部是workshop。我参与了可重现机器学习的 workshop，我期望大多数机器学习从业者至少有些生疏这一主题。假设大家对此感爱好，我以后会写文章介绍。11 日，周三RadialGANGAN 的优势局部在于半监视学习和数据增加。根本上，RadialGAN 让我们可以利用多个不同来源的数据集，通常这能带来更好的表现，即使在某些数据集质量不高或者和手头任务关系不亲热的状况下也是如此。RadialGAN 首先将数据集转换为共享的潜空间，接着再将潜空间转换为手头任务的目标域。
