生成的对抗性网络GAN在近年的技术上突破了越来越多,被人们称为"下一代深度学习",可见其重要程度。本文是针对GAN网络的技术问题进行了改良以及应用到制作生成性对抗网络(GANs)框架上的各个新型架构特点与训练过程。我们主要采用了启发式激励技术(特征匹配、虚拟批标准化等),对图像质量的评价这两类技术来对原网络进行改进,并且将其应用在加州理工大学ucsd的Birds 6*6数据集来达到新的实验目的。
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