计算机应用研究

作者：孙志伟,马韬,赵婷婷,闫潇宁,许能华,

单位：1.天津科技大学人工智能学院,天津300222；2.深圳市安软科技股份有限公司,深圳518131；

关键词：图像生成,中心模式,微小模式,模式崩塌,深度学习,

基金：国家自然科学基金项目(61976156)；天津自然科学基金项目(18JCQNJC69500)；；

为了解决生成对抗网络（GAN）在生成图像时出现的模式崩塌问题，提出了一种最大化中心模式和微小模式损失生成对抗网络（MMMGAN）。首先，将具有相同标签的生成图像的模式定义为中心模式和微小模式，中心模式和微小模式分别代表相似模式的集合和学习完中心模式后可能的模式变化。其次，基于上述的定义提出最大化中心模式和微小模式损失。最后，引入该损失函数，在保证生成图像的分布逼近真实图像的前提下，绝大多数评价指标都得到了改善，提升了生成图像的多样性。拓展性的实验结果表明，提出的最大化中心模式和微小模式损失应用于两种及其以上不同类型任务中，模式崩塌得到了有效缓解。

来源：2022年第12期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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