基于谱约束的生成对抗网络图像数据生成研究

doi:10.16818/j.issn1001-5868.2019.06.030

CORC > 光电技术研究所 > 中国科学院光电技术研究所 > 光电探测与信号处理研究室（五室）

	基于谱约束的生成对抗网络图像数据生成研究
	颜贝[1,2]; 张建林[1,2]
刊名	半导体光电
	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
内容类型	期刊论文
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.