迭代化代價函數(shù)及超參數(shù)可變的生成對抗網(wǎng)絡(luò)
作者：陳耀; 宋曉寧; 於東軍 江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院; 江蘇無錫214122; 南京理工大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院; 江蘇南京210094
摘要：為了解決生成對抗網(wǎng)絡(luò)(Generative adversarial networks,GAN)的訓(xùn)練難問題,該文在Wasserstein GAN(WGAN)方法基礎(chǔ)上提出了迭代化代價函數(shù)及超參數(shù)可變的生成對抗網(wǎng)絡(luò)。為了對原始WGAN中的懲罰項進(jìn)行改進(jìn),用迭代的方法增加懲罰項代替原始隨機(jī)選取的方法。針對WGAN中固定代價函數(shù)懲罰項的超參數(shù),提出變動超參數(shù)策略,其變動的依據(jù)是仿分布和真實分布之間的距離。在MNIST手寫字體數(shù)據(jù)集和CELEBA人臉數(shù)據(jù)集上的實驗表明,與傳統(tǒng)WGAN方法相比,該文方法在生成器的擬合速度上有了顯著提高,充分驗證了方法的有效性。
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