Oración 1: en las redes GAN se han probado varias configuraciones para ver cuál es mejor en la transformación de imágenes a imágenes [30]
Oración 2: la publicación “Enhancing Perceptual Loss with Adversarial Feature Matching for Super-Resolution“ [31] se encontró que la suma varias funciones de pérdida mejoraba notablemente el resultado de la red, entre las funciones sumadas se encuentran: - Adversarial Loss: optimiza la resolución de la imagen
Conector: en particular,
Relación: entailment
Género: theses