基于约束空间的生成对抗网络模式崩溃解决方案

生成的图像空间X 生成对抗网络（GAN）是一种深度学习技术，能够生成高质量的图像。然而，在训练过程中，GAN经常遭受不可预测的模式崩溃问题。为了解决这个问题，本文提出了边界平衡生成对抗网络（BEGAN）的模式崩溃问题的解决方案。BEGAN是最先进的生成模型之一，但它在某些模式下往往会崩溃。为了解决这个问题，我们提出了一个新的模型，称为BEGAN与约束空间（BEGAN-CS），其中包括潜在的空间约束的损失函数。 BEGAN-CS模型可以显着提高训练的稳定性和抑制模式崩溃，既不增加模型的复杂性或降低图像质量。我们的方法可以在小数据集上训练，并生成与给定的真实图像相似的图像，但具有指定属性的变化。实验结果表明，我们的方法具有额外的优势，可以在小数据集上训练，并生成高质量的图像。 GAN的架构主要由两个核心组件组成：发生器G和鉴别器D。发生器G的目标是找到映射G：Z-X，该映射最大化鉴别器错误地接受所生成的图像G（z）的概率，z∈Z作为来自prel（x）。鉴别器D的目标是区分真实图像和生成的图像。两个组件相对于两个空间被优化：一个是生成器的潜在空间Z，另一个是与生成器相关联的数据空间X。 模式崩溃问题是GAN训练过程中的一个常见问题。它是指在训练过程中，GAN的生成器突然崩溃，无法生成高质量的图像。这种问题的出现可能是由于GAN的不稳定性所引起的。为了解决这个问题，我们提出了BEGAN-CS模型，该模型可以显着提高训练的稳定性和抑制模式崩溃。 BEGAN-CS模型的关键贡献在于引入了潜在的空间约束的损失函数。这一损失函数可以约束生成器的输出，使其更加接近真实图像。我们的方法可以在小数据集上训练，并生成高质量的图像。实验结果表明，我们的方法具有额外的优势，可以在小数据集上训练，并生成与给定的真实图像相似的图像，但具有指定属性的变化。 本文提出了BEGAN-CS模型，该模型可以解决GAN训练过程中的模式崩溃问题。我们的方法可以在小数据集上训练，并生成高质量的图像。实验结果表明，我们的方法具有额外的优势，可以在小数据集上训练，并生成与给定的真实图像相似的图像，但具有指定属性的变化。