【摘 要】
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近年来,生成对抗网络在深度学习领域掀起了一场革命,这场革命取得了一些突破,解决了生成对抗网络在训练稳定性以及生成真实性上的一些技术难题。然而,每种改进的技术大多都与
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近年来,生成对抗网络在深度学习领域掀起了一场革命,这场革命取得了一些突破,解决了生成对抗网络在训练稳定性以及生成真实性上的一些技术难题。然而,每种改进的技术大多都与标准基线进行对比,如何有效且互补地结合这些技术仍未明了。提出了一种基于正则化机制的生成对抗网络,其结合了当前许多前沿的技巧,用于稳定模型的训练和提高图像生成的真实性。实验结果表明,每种正则化技巧之间各有优劣,适当地结合能够协同提高生成对抗网络的性能。
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