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摘要:本发明公开了一种基于DCGAN性能的动态调整算法,属于深度学习信号处理领域,该动态调整算法包括以下步骤S1、构造深度卷积生成式对抗网络DCGAN;S2、利用图像数据集对网络进行训练;S3、利用网络损失函数定义生成器和判别器性能;S4、根据生成器和判别器性能定义网络生成图像的能力;S5、实时监控网络训练,实现网络性能的动态调整。本方法能够实时地对DCGAN的性能进行监控,实现了网络生成图像能力的动态调整,保证了生成器和判别器能力的均衡提升,避免了网络训练过程中出现“模式崩溃”的情况,从而让DCGAN生成图像的质量得到保证。