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基于条件梯度Wasserstein生成对抗网络的图像识别
被引量:
3
1
作者
何子庆
聂红玉
+1 位作者
刘月
尹洋
《计算机测量与控制》
2019年第6期157-162,共6页
生成式对抗网络GAN功能强大,但是具有收敛速度慢、训练不稳定、生成样本多样性不足等缺点;该文结合条件深度卷积对抗网络CDCGAN和带有梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络WGAN-GP的优点,提出了一个混合模型-条件梯度Wasserstein生成对抗...
生成式对抗网络GAN功能强大,但是具有收敛速度慢、训练不稳定、生成样本多样性不足等缺点;该文结合条件深度卷积对抗网络CDCGAN和带有梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络WGAN-GP的优点,提出了一个混合模型-条件梯度Wasserstein生成对抗网络CDCWGAN-GP,用带有梯度惩罚的Wasserstein距离训练对抗网络保证了训练稳定性且收敛速度更快,同时加入条件c来指导数据生成;另外为了增强判别器提取特征的能力,该文设计了全局判别器和局部判别器一起打分,最后提取判别器进行图像识别;实验结果证明,该方法有效的提高了图像识别的准确率。
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关键词
生成式对抗网络
条件模型
Wesserstein距离
梯度惩罚
全局和局部一致性
图像识别
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职称材料
题名
基于条件梯度Wasserstein生成对抗网络的图像识别
被引量:
3
1
作者
何子庆
聂红玉
刘月
尹洋
机构
西南交通大学信息科学与技术学院
重庆交通职业学院大数据学院
出处
《计算机测量与控制》
2019年第6期157-162,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61461048)
重庆市教委科学技术研究项目(KJQN201805702)
四川省科技创新苗子工程资助项目(2018102)
文摘
生成式对抗网络GAN功能强大,但是具有收敛速度慢、训练不稳定、生成样本多样性不足等缺点;该文结合条件深度卷积对抗网络CDCGAN和带有梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络WGAN-GP的优点,提出了一个混合模型-条件梯度Wasserstein生成对抗网络CDCWGAN-GP,用带有梯度惩罚的Wasserstein距离训练对抗网络保证了训练稳定性且收敛速度更快,同时加入条件c来指导数据生成;另外为了增强判别器提取特征的能力,该文设计了全局判别器和局部判别器一起打分,最后提取判别器进行图像识别;实验结果证明,该方法有效的提高了图像识别的准确率。
关键词
生成式对抗网络
条件模型
Wesserstein距离
梯度惩罚
全局和局部一致性
图像识别
Keywords
GAN
conditional model
Wesserstein distance
gradient penalty
global and local consistency
image recognition
分类号
TP311.53 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于条件梯度Wasserstein生成对抗网络的图像识别
何子庆
聂红玉
刘月
尹洋
《计算机测量与控制》
2019
3
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参考文献
引证文献
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