【摘 要】
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生成式对抗网络（Generative Adversarial Nets,GAN）现已成为深度学习领域热门的研究方向,其独特的对抗性思想来源于博弈论中的二人零和博弈。生成式对抗网络在图像生成领域具有重要研究价值,但是,如何克服GAN训练不稳定、生成样本质量较差、评价体系不够完善、可解释性差等问题依然是目前GAN研究的重点与难点。生成对抗网络衍生方法众多,不同类型的方法拥有不同的适配性和优缺点,并不存
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生成式对抗网络（Generative Adversarial Nets,GAN）现已成为深度学习领域热门的研究方向,其独特的对抗性思想来源于博弈论中的二人零和博弈。生成式对抗网络在图像生成领域具有重要研究价值,但是,如何克服GAN训练不稳定、生成样本质量较差、评价体系不够完善、可解释性差等问题依然是目前GAN研究的重点与难点。生成对抗网络衍生方法众多,不同类型的方法拥有不同的适配性和优缺点,并不存在一种普适的方法,需要根据具体情况有针对性的进行优化。本文主要研究内容如下:（1）首先对国内外大量关于生成式对抗网络的文献进行调研和分析,介绍了GAN的基本工作原理,阐述了GAN的算法实现和优缺点,然后对现有改进方法进行了比较系统的分类,从基于结构改变和基于损失函数变体的两种类型分别梳理了一些典型的GAN的优化方法和衍生模型;对GAN与其他生成模型之间的差异和共同点展开了对比研究;比较了GAN与其他生成模型的异同;对比了GAN及其衍生模型的性能;详述了生成式对抗网络在图像生成领域的应用。（2）开展了不同GANs下的公交车图像生成实验对比。通过借鉴DCGAN与WGAN-GP,以DCGAN为网络基础,将DCGAN判别器的最后一层sigmoid激活函数去掉,采用WGAN的Wasserstein距离作为损失函数,在训练中加入了梯度惩罚机制,形成了一种可以稳定生成优质图片的方法（W-DCGAN-GP）。对比实验结果显示,W-DCGAN-GP具有更好的生成效果。（3）从生成数据集的应用方面开展了相关的研究工作。数据集不足制约着神经网络的应用和发展,数据集生成可能是解决该问题的一个潜在方法。通过对WDCGAN-GP开展深入的定量分析,利用改进后的网络生成的图像与真实图像制作成数据集对一个分类网络实现了训练。实验结果显示,虽然将生成的图像直接应用于神经网络训练某种程度可能会影响准确性,但是,合理利用生成的图像能够在保证网络识别准确率的前提下,得到更快的收敛速率。
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