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多图自适应生成网络的广义零机会学习( Generalized Zero-Shot Learning With Multiple Graph Adaptive Generative Networks )
GS Xie Z Zhang G Liu F Zhu X Li
生成对抗网络（generalized）零镜头学习(ZSL)的目标是在未知类嵌入条件下生成未知图像特征，每个未知类对应于一个唯一的类别。针对ZSL的GANs的现有工作大多是通过将所看到的图像特征/类嵌入（结合随机高斯噪声）对输入到两人minimax对策的生成器/鉴别器中来生成特征。然而，人们很少考虑真/假图像特征之间分布的结构一致性，这可能会在一定程度上使生成的特征偏离其真实分布。本文提出了一种新的多图自适应GAN（MGA-GAN）。具体地说，训练具有分类损失的Wasserstein GAN以产生具有结构一致性的鉴别特征。MGA-GAN利用切片看到的真/假特征样本之间的多图相似性结构来帮助更新局部特征流形中的生成器权值。此外，在全局特征流形中采用了全真/假特征的相关图来保证结构的相关性。对四个基准的广泛评估充分显示了MGA-GAN优于其最先进的同行。
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