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Chainer-GAN库发布实现多种GAN及特征匹配去噪

发布时间:2019-06-19 06:54 来源:未知 编辑:admin

  Chainer是一个基于Python的深度学习框架。它基于动态计算图以及面向对象的高级API,以构建并训练神经网络,提供自动微分API。它还支持CUDA / cuDNN使用CuPy进行高性能训练。

  这正是基于以下事实:良好的样本(图像看起来像来自真实数据分布的图像)预计会产生:

  其中x是图像,p(yx)是预先训练的Inception网络给出的x的推断类标签概率,p(y)是所有图像上的边际分布。

  加载预先训练的Chainer模型,并计算包括训练图像和测试图像在内的CIFAR-10数据集的inception score。为了限制图像的数量,请使用--samples 选项。

  从inception score的得分情况来看,该实现相较于原来的基于CIFAR-10,使用双线)上采样的分数要高得多。

  Inception score模块的Chainer实现发布于《训练生成对抗网络的技术改进》这篇论文中,科研人员提出了将应用于生成对抗网络(GAN)框架的各种新的架构特征和训练程序。他们专注于GAN的两个应用:半监督学习,以及人类视觉逼真意义上的图像生成。与大多数生成模型的工作不同,其主要目标不是训练一个分配高相似性以测试数据的模型,也不要求模型能够在不使用任何标签的情况下进行学习。

  使用这些新技术后,科研人员在MNIST、CIFAR-10和SVHN的半监督分类中获得了可喜成果。所产生的图像具有已通过视觉图灵测试证实的高质量:该模型可以生成人类无法从实际数据中区分的MNIST样本,以及生成人为错误率为21.3%的CIFAR-10样本。我们还以前所未有的分辨率呈现除出了ImageNet样本,并显示该方法使模型能够学习到ImageNet等级的可识别特征。

  在该论文中,科研人员推出了几种旨在鼓励GAN融合的技术,这些技术是从对非收敛问题的理解中获得灵感的。这使得半监督学习实现性能的提升和样本生成的改进。

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