关于SAGAN

最新推荐文章于 2021-12-18 17:01:38 发布
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论文提出了SAGAN，通过自我注意机制改进了GAN，利用所有特征位置的线索生成高分辨率细节，同时应用谱归一化改善训练稳定性。注意层结合图像特征，生成网络输出，并调整判别器和生成器的目标函数。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

论文阅读笔记

论文题目：Self-Attention Generative Adversarial Networks

创新点：

  1. 文章提出的SAGAN可以使用来自所有特征位置的线索来生成详细信息（传统的卷积遗传算法只根据低分辨率特征映射中的空间局部点来生成高分辨率的细节信息）。
  2. 将谱归一化（spectral normalization）应用到GAN产生器，改善了训练动力（training dynamics）。

具体内容：

提出应用于GAN的自我注意机制：

前面隐藏层输出的图像特点被转换成f，g两个特征空间，用来计算注意度（attention）。 B j , i B_{j,i}

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