选择性集成学习多判别器生成对抗网络

作     者：申瑞彩 翟俊海 侯璎真 SHEN Ruicai;ZHAI Junhai;HOU Yingzhen

作者机构：河北大学数学与信息科学学院河北保定071002 河北大学河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002 

出 版 物：《计算机科学与探索》 (Journal of Frontiers of Computer Science and Technology)

年 卷 期：2022年第16卷第6期

页      面：1429-1438页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：河北省科技计划重点研发项目(19210310D) 河北省自然科学基金(F2021201020) 

主　　题：生成对抗网络(GAN) 集成判别系统 选择性集成学习 多数投票策略 

摘      要：生成对抗网络(GAN)在图像生成方面具有广泛应用,但基于无监督方式与有监督方式的网络生成样本仍有较大差距。为解决生成对抗网络在无监督环境中生成样本多样性差、质量较低以及模型训练时间过长等问题,提出了具有选择性集成学习思想的生成对抗网络模型。将生成对抗网络中的判别网络采用集成判别系统的形式,有效减少了由单判别器判别性能不佳导致判别误差的情况;同时考虑到若集成判别网络均采用统一网络设置,则在模型训练中基判别网络将趋近于一种表现形式,为鼓励判别网络判别结果多样且避免网络陷入雷同,设置拥有不同网络结构的判别网络,并在集成判别网络中引入具有动态调整基判别网络投票权重的多数投票策略,对集成判别网络的判别结果进行投票,有效地促进了模型的收敛且较大减少了实验误差。最后将提出的模型与同方向的模型在不同数据集上使用不同评价指标进行评价,实验结果表明提出的模型无论在生成样本多样性、生成样本质量还是在模型收敛速度上均明显优于几种竞争模型。