【摘 要】
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近几年生成对抗网络在图像生成和半监督学习上应用广泛。但GAN在训练过程中难以把握生成器与鉴别器的同步更新,导致模型训练不稳定以及模式崩溃的现象,鉴别器提取的特征鲁棒
【机 构】
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中国矿业大学信息与控制工程学院,徐州工程学院信电工程学院,中国国土资源航空物探遥感中心国土资源部航空地球物理与遥感地质重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51574232),国土资源部航空地球物理与遥感地质重点实验室航遥青年创新基金(2016YFL02),徐州市科技计划项目(KC16SQ78)
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近几年生成对抗网络在图像生成和半监督学习上应用广泛。但GAN在训练过程中难以把握生成器与鉴别器的同步更新,导致模型训练不稳定以及模式崩溃的现象,鉴别器提取的特征鲁棒性较差。为此,本文提出一种基于分段损失的生成对抗网络,一方面让生成器在不同的训练时期采用不同形式的损失函数,另一方面为生成器引入真实样本与生成样本之间特征级(feature-wise)损失,使网络训练更加稳定,鉴别器提取的特征更加鲁棒。实验在MNIST和CIFAR-10数据集上验证了所提算法的有效性。
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