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基于一种条件熵距离惩罚的生成式对抗网络

         
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生成高质量的样本一直是生成式对抗网络(generative adversarial networks,简称GANs)领域的主要挑战之一.鉴于此,利用条件熵构建一种距离,并将此直接惩罚于GANs生成器目标函数,在尽可能保持熵不变的条件下,迫使生成分布逼近目标分布,从而大幅度地提高网络生成样本的质量.除此之外,还通过优化GANs的网络结构以及改变两个网络的初始化策略,以进一步提高GANs的训练效率.在多个数据集上的实验结果显示,所提出的算法显著提高了GANs生成样本的质量;尤其是在CIFAR10、STL10和CelebA数据集上,将最佳的FID值从20.70、16.15、4.65分别降低到14.02、12.83、3.22.

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