梯度策略的多目标GANs帕累托最优解算法

针对基于梯度策略的多目标优化算法无法适用于多目标、高维度的生成对抗网络(Generative Adversarial Nets, GANs)及多目标GANs中利用交叉验证产生次优解,极难求得最优解等问题,提出一种基于梯度策略的多目标GANs帕累托最优解算法。该算法采用硬参数共享方式,将多目标优化分解为多个两目标优化,确定多目标权重参数后,沿着梯度方向进行线性搜索,最终确定帕累托最优解。理论上,在弱条件约束下,证明了所提算法能够确切地产生帕累托最优解。实验上,将所提算法应用到图像处理的常见领域,对比所提算法与原算法的性能。结果表明,当目标数量大于2时,所提算法能够产生明显的性能优势。