CapsuleGAN：生成对抗胶囊网络
机器学习
2018-10-03 v7 机器学习
摘要
我们提出生成对抗胶囊网络（CapsuleGAN），一种在生成对抗网络（GAN）框架下对图像数据建模时使用胶囊网络（CapsNets）替代标准卷积神经网络（CNNs）作为判别器的框架。我们提供了设计CapsNet判别器以及融合了CapsNet间隔损失的更新后GAN目标函数的指导方针，用于训练CapsuleGAN模型。我们表明，在MNIST和CIFAR-10数据集上，根据生成对抗度量以及半监督图像分类评估，CapsuleGAN在建模图像数据分布上优于卷积-GAN。
引用
@article{arxiv.1802.06167,
title = {CapsuleGAN: Generative Adversarial Capsule Network},
author = {Ayush Jaiswal and Wael AbdAlmageed and Yue Wu and Premkumar Natarajan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.06167},
year = {2018}
}
备注
To appear in Proceedings of ECCV Workshop on Brain Driven Computer Vision (BDCV) 2018