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编码器和辅助网络（修复网络）与敌对网络相结合的模型来处理这一任务。 通过分类网络学习的特性进行转换（通过微调）可以在几个基准测试中实现最先进的性能：ILSVRC2苏苏的y荡校园生活012，Pascal VOC和STL-10。 。自我监督学习。最近引入的无监督特征学习范例使用自然发生或人工引入的监督作为学习视觉表示的手段。 Pathak等人的工作。 将自动编码器与针对修补任务的对抗性损失相结合（即，根据其上下文生成图像区域中的内容），并以最新的结果进行伪装修复。