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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국컴퓨터종합학술대회 논문집
- 발행연도
- 2021.6
- 수록면
- 730 - 732 (3page)
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User privacy nowadays is one of the most important criteria in machine learning and also AI field. We are trying to protects private data as much as possible and this phenomenon leads to the limitation of public data for training. Generative Adversarial Nets, or short for GAN can create new data based on the available data. However, training GAN with limited data may raise the problem of overfitting at the D^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE10583057');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#
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