【摘 要】
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随着移动设备与互联网的发展,图像数据的使用愈加普遍,对于图像数据进行提炼与表达,即对图像的特征学习也越来越受到人们的重视。对于图像任务,模型的表现很大程度上取决于特征的好坏,良好的特征使得模型更容易提取有效的信息。传统的特征提取方法往往需要手工提取且效果较差,基于深度学习的特征提取方法往往效果较好,但是特征的含义难以理解。目前大多数的特征学习模型采用有监督学习,而本文将使用无监督学习的方式研究如何
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随着移动设备与互联网的发展,图像数据的使用愈加普遍,对于图像数据进行提炼与表达,即对图像的特征学习也越来越受到人们的重视。对于图像任务,模型的表现很大程度上取决于特征的好坏,良好的特征使得模型更容易提取有效的信息。传统的特征提取方法往往需要手工提取且效果较差,基于深度学习的特征提取方法往往效果较好,但是特征的含义难以理解。目前大多数的特征学习模型采用有监督学习,而本文将使用无监督学习的方式研究如何学习到解耦的图像特征。为了提取图像特征以及生成特征变化的图像,本文使用生成对抗网络（Generative Adversarial Network,GAN）作为基础模型。为了使模型学习到解耦的特征,本文在双向生成对抗网络（Bidirectional Generative Adversarial Network,Bi GAN）的基础上加入隐变量,同时加入多个预测网络,并最大化每个预测网络对于对应隐变量的预测误差,使得各个隐变量之间互相独立,从而使得模型学习到解耦的特征。由于采用无监督学习,为了防止模型学习到无意义的特征,需要通过判别网络与其他网络模块之间的对抗训练,对其他网络进行约束。通过在MNIST与CelebA数据集上进行实验,学习到了包括数字宽度、人脸眼睛大小等特征,并且可以通过改变隐变量控制生成图像特征的变化。进一步地,为了改善模型的性能,本文通过使用残差模块代替普通卷积网络模块,在CelebA与Cifar-10数据集上可以生成更加清晰自然的图像,不过也会导致训练成本的增加。同时,通过使用FID与Inception Score作为量化指标,更加准确地比较了改进模型与其他方法的差距。最后,本文将训练好的模型提取到的特征应用在二进制图像检索任务中,并获得了与专为图像检索任务设计的模型相当的效果。
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