一种基于对抗MSE度量的自编码网络优化方法

柳伟; 孟凡阳; 谭旭

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一种基于对抗MSE度量的自编码网络优化方法

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自编码网络是一种常用的无监督图像特征提取和压缩方法,通常使用均方差(Mean Square Error, MSE)作为损失函数.然而,由于MSE没有考虑图像的分布特性,导致自编码网络性能下降.提出一种新的对抗MSE度量方法,在自编码网络的基础上增加权重网络,训练自编码网络的同时对抗训练权重网络,基于对抗网络生成加权均方差的权重,将图像的分布特性引入损失函数,进而提升自编码网络的特征提取和重构能力.

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来源
《深圳信息职业技术学院学报》 |2020年第6期|51-58|共8页
作者
柳伟; 孟凡阳; 谭旭;
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作者单位

深圳信息职业技术学院广东省智能视觉工程技术研究中心广东深圳518172;

鹏城实验室广东深圳518055;

深圳信息职业技术学院广东省智能视觉工程技术研究中心广东深圳518172;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
自编码网络; 对抗网络; 损失函数; 重构; 聚类;

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