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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