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基于改进DCGAN的数据增强方法

         
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针对小样本数据在深度学习中训练难的问题,为提高DCGAN训练效率,提出了一种改进的DCGAN算法对小样本数据进行增强.首先,使用Wasserstein距离替换原模型中的损失模型;其次,在生成网络和判别网络中加入谱归一化,以得到稳定的网络结构;最后,通过极大似然估计算法和实验估算得到样本的最佳噪声输入维度,从而提高生成样本的多样性.在MNIST、CelebA和Cartoon这三个数据集上的实验结果表明:改进后的DCGAN所生成样本的清晰度以及识别率比改进前均得到了明显提高,其中平均识别率在这几个数据集上分别提高了8.1％、16.4％和16.7％,几种清晰度评价指标在各数据集上均有不同程度的提高.可见该方法能够有效地实现小样本数据增强.

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