【摘 要】
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生成高质量的样本一直是生成式对抗网络(generative adversarial networks,简称GANs)领域的主要挑战之一.鉴于此,利用条件熵构建一种距离,并将此直接惩罚于GANs生成器目标函
【机 构】
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西南大学计算机与信息科学学院,贵州财经大学数统学院,SchoolofInformationTechnology
【基金项目】
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国家自然科学基金(61732019)。
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生成高质量的样本一直是生成式对抗网络(generative adversarial networks,简称GANs)领域的主要挑战之一.鉴于此,利用条件熵构建一种距离,并将此直接惩罚于GANs生成器目标函数,在尽可能保持熵不变的条件下,迫使生成分布逼近目标分布,从而大幅度地提高网络生成样本的质量.除此之外,还通过优化GANs的网络结构以及改变两个网络的初始化策略,以进一步提高GANs的训练效率.在多个数据集上的实验结果显示,所提出的算法显著提高了GANs生成样本的质量;尤其是在CIFAR10、STL10和
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