采样质量与多样性兼得
把元探索用于语言GAN，让生成器采样时兼顾质量和多样性，不再靠堆大规模预训练模型或费劲稳定策略梯度。
Yun-Yen, Chuang · Hsu, Hungmin · Kevin, Lin · Ray-I., Chang · Lee, Hung Yi
IEEE/ACM Transactions on Audio Speech and Language Processing 2023
通过元探索训练一个探索器，从生成的数据中采样，同时保证质量和多样性。
提出关键训练方法，无需依赖大规模预训练模型或费劲稳定策略梯度。
在不同架构（包括 GPT-2）上验证了通用性。