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基于特征重标定生成对抗网络的图像分类算法
基于特征重标定生成对抗网络的图像分类算法
作者:
刘其开
姜代红
张三友
原文服务方:
计算机应用研究
生成对抗网络
图像分类
特征重标定
深度学习
摘要:
针对传统鉴别器的损失策略和结构难以提取到更抽象以及任务相关的鲁棒性特征,从而导致半监督图像分类表现不足的问题,提出了基于特征重标定的生成对抗网络.为了学习到任务相关的特征,在现有半监督GAN的基础上,为鉴别器引入模型在不同状态下的无监督均方差损失正则项,对训练样本中两个分支的同一输入对应得到的不同输出进行参数惩罚,从而指导特征重标定的优化方向.此外,在鉴别器中加入压缩激活模块来优化传统鉴别器的卷积池化结构,该模块自动学习每一个特征通道的重要程度,能够提取任务相关特征并抑制无关特征,实现特征的重标定功能,从而提高半监督图像分类的表现.
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文献信息
篇名
基于特征重标定生成对抗网络的图像分类算法
来源期刊
计算机应用研究
学科
关键词
生成对抗网络
图像分类
特征重标定
深度学习
年,卷(期)
2020,(3)
所属期刊栏目
图形图像技术
研究方向
页码范围
932-935
页数
4页
分类号
TP391.41
字数
语种
中文
DOI
10.19734/j.issn.1001-3695.2018.08.0668
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
姜代红
徐州工程学院信电工程学院
58
306
10.0
14.0
2
刘其开
中国矿业大学信息与控制工程学院
2
1
1.0
1.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
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版权信息
全文
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参考文献(1)
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2020(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
生成对抗网络
图像分类
特征重标定
深度学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
主办单位:
四川省计算机研究院
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-3695
CN:
51-1196/TP
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1984-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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