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Pytorch实现论文之一种基于扰动卷积层和梯度归一化的生成对抗网络

简介

简介:提出了一种针对鉴别器的梯度惩罚方法和在鉴别器中采用扰动卷积,拟解决锐梯度空间引起的训练不稳定性问题和判别器的记忆问题。

论文题目:A Perturbed Convolutional Layer and Gradient Normalization based Generative Adversarial Network(一种基于扰动卷积层和梯度归一化的生成对抗网络)

会议:2024 4th International Conference on Neural Networks, Information and Communication Engineering (NNICE)

摘要:本文开发了基于扰动卷积层和惩罚梯度归一化的生成对抗网络(PCPGN-GAN),以解决锐梯度空间引起的训练不稳定性问题和判别器的记忆问题。扰动卷积层的独特之处在于它与传统卷积层的背离。它通过在进行卷积操作之前向输入张量引入随机扰动来实现这一点。这种修改显着降低了判别器对记忆问题的倾向。此外,惩罚梯度范数约束的引入是判别器函数独有的。这种约束在稳定梯度信息的同时增强了其容量,从而提高了训练稳定性。 跨多个数据集(包括CIFAR-10、STL-10、Tiny ImageNet、celebA-HQ和LSUN-Church)的比较评估突出了PCPGN-GAN的卓越性能。实验结果表明,它具有相当大的优势,表现在更高的画质上,并在初始得分和Frechet初始距离

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