基于谱约束的生成对抗网络图像数据生成研究
文献类型：期刊论文
| 作者 | 颜贝[1,2]; 张建林[1,2] |
| 刊名 | 半导体光电
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| 出版日期 | 2019 |
| 卷号 | 40期号:6页码:896-901 |
| 关键词 | 深度学习 生成对抗网络 数据生成 卷积神经网络 |
| DOI | 10.16818/j.issn1001-5868.2019.06.030 |
| 文献子类 | 期刊论文 |
| 英文摘要 | 数据匮乏是深度学习面临的一大难题。利用生成对抗网络(GAN)能够基于语义生成新的图像数据这一特性,提出一种基于谱约束的生成对抗网络图像数据生成方法,该方法针对卷积生成对抗网络模型易崩溃不收敛的问题,从每层神经网络的参数矩阵W的谱范数角度出发,引入谱范数归一化网络参数矩阵,将网络梯度限制在固定范围内,减缓判别网络收敛速度,从而提高GAN的训练稳定性。实验表明,通过该方法生成的数据相比原始GAN以及DCGAN、WGAN等生成的图像样本数据在图像识别网络中具有更高的准确率,能够对少量样本数据进行有效扩充。 |
| 语种 | 中文 |
| 源URL | [http://ir.ioe.ac.cn/handle/181551/9824]  |
| 专题 | 光电技术研究所_光电探测与信号处理研究室（五室） |
| 作者单位 | 1.中国科学院光电技术研究所,成都610209 2.中国科学院大学,北京100049 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 颜贝[1,2],张建林[1,2]. 基于谱约束的生成对抗网络图像数据生成研究[J]. 半导体光电,2019,40(6):896-901. |
| APA | 颜贝[1,2],&张建林[1,2].(2019).基于谱约束的生成对抗网络图像数据生成研究.半导体光电,40(6),896-901. |
| MLA | 颜贝[1,2],et al."基于谱约束的生成对抗网络图像数据生成研究".半导体光电 40.6(2019):896-901. |
入库方式： OAI收割
来源：光电技术研究所
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