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电子发烧友网>电子资料下载>显示及光电>梯度惩罚优化的图像循环生成对抗网络模型

梯度惩罚优化的图像循环生成对抗网络模型

2021-05-10 | rar | 3.04 MB | 次下载 | 免费

资料介绍

  通常情形下,现有的图像生成模型都采用单次前向传播的方式生成图像,但实际中,画家通常是反复修改后才完成一幅画作的;生成对抗模型( Generative Adversarial Networks,GAN)能生成图像,但却很难训练。在保证生成图像质量的前提下,效仿作画时的不断更新迭代,以提升生成样本多样性并增强样本语义,同时引入 Wasserstein距离,提岀了 Wasserstein图像循环生成对抗网络模型,简称 WIRGAN( Wasserstein Image Recurrent GenerativeAdversarial Networks Model)/ WIRGAN定义了生成模型和判别模型,其中,生成模型是由一系列结构相同的神经网络模型组成的循环结构,用时间步骤控制生成模型的循环次数,用于迭代式生成图像,并以最后一个循环结构的生成图像作为整个生成模型的输出;判别模型也由神经网络构建,结合权重剪枝技术,用来判别输入图像是生成的还是真实的。 WIRGAN利用 Wasserstein距离作为目标函数,将生成模型和判别模型进行博弈对抗训练。另外,由于模型存在难以优化的问题,本文引入了梯度罚来解决此类问题,进一步提出了梯度惩罚优化的 Wasserstein图像循环生成对抗网络模型( Gradient Penalty Optimized Wasserstein Image Recurrent Generative AdversarialNetworks model, GP-WIRGAN)。最后, WIRGAN和 GPWIRGAN在 MNIST、 CIFAR10、CeUN四个数据集上进行了基础学习能力、模型间GAM自比较、模型内GAM臼较、初始得分比较、图像生成可视化、时间效率比较等6组实验,采用生成对抗矩阵( Generative Adversarial Merric,GAM)和起始分数( Inception Scores)进行评估,结果表明,本文提出的 WIRGAN、 GP-WIRGAN具有良好的稳定性,可以生成高质量的图像。

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