NVIDIA 研究院首席研究科学家刘洺堉：

如果给你一堆数据集，比如一堆人脸的照片，用GAN生成人脸生成器，再用GAN生成的人脸来训练network，通常会有好的效果，因为是从真实的数据去学distribution，学到最好的是原来的distribution，本身就有人脸的训练集，不太清楚你为什么再去学distribution，在某些情况下GAN还蛮适合来做生成数据，比如你有两个domain，而且里面都有image，利用label的data，可以学着怎么把影像从一个domain转换成另一个domain，label就可以被transport过去，这时你在新的domain原本没有label data，就看GAN来产生label data，这是一个目前很流行的研究主题，目前为止可以看到GAN在这些test上会有一些帮助。