【摘 要】
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针对深度卷积神经网络(DCNN,deep convolutional neural network)广泛应用在生成式对抗网络(GAN,generativeadversarial networks)中并取得优异的效果,为了探究不同结构的模型生成的图片质量各异的原因,实验对比GAN、DCGAN、WGAN-GP、Info GAN等模型在手写字数据集(Mnist)的生成模型损失函数、判别模型损失函数以及图
【机 构】
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广东白云学院机电工程学院,广州 510450
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针对深度卷积神经网络(DCNN,deep convolutional neural network)广泛应用在生成式对抗网络(GAN,generativeadversarial networks)中并取得优异的效果,为了探究不同结构的模型生成的图片质量各异的原因,实验对比GAN、DCGAN、WGAN-GP、Info GAN等模型在手写字数据集(Mnist)的生成模型损失函数、判别模型损失函数以及图片质量。通过对比实验表明,Info GAN通过计算数据之间的互信息影响生成新数据的方式,其生成式模型损失
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