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为了产生伪像，我们首先训练一个自动编码器来重新产生图像。然后，我们从编码特征中随机删除条目（在瓶颈处），以便关于输入图像的一些信息丢失。然后，我们在解码器中添加一个修复神经网络，以帮助渲染逼真的图像。修复网络覆盖了解码器每一在我们的工作中，我们建立在这个观察基础之上并利用一种方法来控制伪造图像的腐败程度（参见4.1节）。 因此，我们训练一个分类器来区分真实和腐败的图像（参见4.3节）。 如前所述，通过解决这个任务，我们希望分类器学习适合其他任务的特征，如对象分类，检测和分割。层的特
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