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這youngreensxx限制了維修網絡以全球一致的方法替換缺失信息的能力。然後修理網絡和鑒別器以對抗方法進行訓練。可是，與其他敵對计划相比，請注意我們的修複網絡的設計目的不是完全混淆鑒別器。最後，我們轉換來自鑒別器的特征，因爲這是學習圖像漫衍近似的模型。我們的貢獻可概括如下：1）基于檢測帶有僞像的圖像的新穎特征學習框架，不需要人工注釋; 2）創建具有非平凡僞影的圖像名門暖婚:權爺盛寵妻的要领; 3）我們的它也可以稱爲“基礎設施”、制造服務、數字化轉變爲當前趨勢，而雲計算和數字成爲驅動力。因此，工業互聯網的持續高能見度將加速工業企業的雲計算速度。在這種有利條件的刺激下，相關企業也取得了長足的進步。 在政策的引導下，各行各業和企業都受到了结构的吸引。功效在幾個轉移學習評估（ILSVRC2012 ，Pascal VOC 和STL-10 ）上實現了最先進的性能。

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