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引言：数据高效GAN的困境
核心原理：动态质量筛选机制
1. 判别器拒绝采样（DRS）的再思考
2. 质量感知动态拒绝公式
（1）质量感知阶段
（2）动态拒绝阶段
模型架构：轻量化设计
技术突破：三大创新点
1. 首创训练阶段DRS
2. 动态拒绝机制
3. 质量重加权策略
实验验证：全面性能提升
1. 数据集与指标
2. 对比实验结果
（1）低样本数据集
（2）FFHQ数据集
代码解析：关键实现细节
对比结果：全面超越现有方法
1. 低样本数据集
2. FFHQ数据集
局限性与未来方向
引言：数据高效GAN的困境
近年来，生成对抗网络（GANs）在图像生成领域取得了巨大成功，但其对大规模数据集的依赖严重限制了实际应用。为解决这一问题，数据高效GANs（DE-GANs）应运而生。然而，现有方法（如数据增强、噪声注入、预训练模型）普遍存在一个关键缺陷——忽视样本质量。低质量的样本会导致判别器（D）过拟合，进而影响生成器（G）的性能。
本文提出的质量感知动态判别器拒绝采样（QADDRS）首次将判别器拒绝采样（DRS）引入训练过程，通过动态调整样本质量阈值，有效缓解了判别器过拟合问题。实验表明，QADDRS在低样本场景下显著提升了StyleGAN2、Fast