憑什麼蘋果奪得CVPR最佳論文？看完本文你就清楚！

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蘋果的這篇文章究竟水平如何？這篇文章講的內容都該怎麼理解？

我們請到了來自都柏林城市大學的葉騰琪Ph.D.來與我們共同分享這篇論文！

活動信息

分享論文：Learning From Simulated and Unsupervised Images throughAdversarial Training

時間：7月27日（周四）20:00

地點：AI研習社微信群

背景資料

當地時間 7 月 22 號上午，夏威夷會議中心的卡米哈米哈 3 號大廳（Kamehameha III，以 19 世紀夏威夷國王卡米哈米哈三世命名）坐無虛席。CVPR2017 的獲獎論文在此正式揭曉。

本屆 CVPR 共有兩篇最佳論文、兩篇最佳論文提名、一篇最佳學生論文。蘋果去年 12 月發表的對抗網路 SimGAN 《Learning From Simulated and Unsupervised Images throughAdversarial Training》研究，是兩篇最佳論文之一。

即 「《藉助對抗訓練，從模擬、無監督圖像中學習》」，作者為 Ashish Shrivastava，Tomas Pfister，OncelTuzel，Joshua Susskind，Wenda Wang，Russell Webb。

這是奉行保密文化的蘋果公司所發布的第一篇 AI 論文，標誌著蘋果公開 AI 學術研究成果、對外敞開大門的第一步。該論文發表於去年 12 月，提出了由三部分（模擬器 Simulator，精製器 Refiner，再加上一個判別器 Discriminator）組成的 SimGAN 訓練方法。

有意思的是，當初就有學者對這篇論文的含金量提出質疑，認為蘋果這份論文 「試水」 的意義遠大於研究本身的意義。

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