SPGAN: Siamese projection Generative Adversarial Networks
简介
简介:该论文针对传统GANs中鉴别器采用硬边际分类导致的误分类问题,提出了基于Siamese projection网络的SPGAN方法。主要创新点包括:(1)设计Siamese projection网络来测量特征相似性;(2)提出相似特征对抗学习框架,将相似性测量融入生成器和鉴别器的损失函数;(3)通过相似特征对抗学习,鉴别器能最大化真实图像和生成图像特征的差异性,生成器能合成包含更多真实图像特征的图像
论文题目:SPGAN: Siamese projection Generative Adversarial Networks
期刊:Knowledge-Based Systems
摘要:尽管在生成对抗网络(gan)中应用了高级损失函数ÿ