Early Stopping Criteria for Training Generative Adversarial Networks in Biomedical Imaging
Author:
Affiliation:
1. Munster Technological University,Cork,Ireland
Publisher
IEEE
Link
http://xplorestaging.ieee.org/ielx8/10602774/10602795/10603268.pdf?arnumber=10603268
Reference25 articles.
1. α-EGAN: α-Energy distance GAN with an early stopping rule
2. Overcoming barriers to data sharing with medical image generation: a comprehensive evaluation
3. MSG-GAN: Multi-Scale Gradients for Generative Adversarial Networks
4. Anycost GANs for Interactive Image Synthesis and Editing
5. Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks;Radford;arXiv preprint,2015
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