多判别器协同框架:高品质图像的谱归一生成对抗网络

• 作者: 丁佳骏 何熊熊 原俊青 吴安鹏 张哲新 郭欢磊
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 生成对抗网络 深度学习 卷积神经网络 图像生成
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 图形与图像技术
• 页码范围: 201-207
• 页数: 7页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文

摘要

通过生成对抗网络的对抗学习生成仿真图像,已成为人工智能领域的一个研究热点.为了进一步提高生成图像的质量,本文提出了多判别器协同合作的网络框架——采用多个判别器为唯一生成器提供联合损失量,并通过不同的学习率保持各个判别器的差异性.同时,为了满足判别器的Lipschitz连续条件,本文所有的判别器网络一律进行谱归一化操作.实验表明,本文提出的基于多判别器合作框架的生成对抗网络表现较优.