近日韩国延世大学的一篇名为《Rethinking the Truly Unsupervised Image-to-Image Translation》的论文号称实现了真正的“无监督”学习。论文的导语部分提到，近期的图像到图像的一些模型都至少使用了图像级别（输入输出对（input-output pairs））或者集合级别（set-level）（域标签）监督中的一种。后者往往被称为“无监督”，而这种方法还有一个重要的假设：域标签是先验的。在论文中作者提出了一种真正无监督的图像到图像转换方法(truly unsupervised image-to image translation method，TUNIT)，此方法既不需要“输入输出对”也不需要域标签。其通过信息理论方法学习分离图像域，并使用估计的域标签生成相应的图像。

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