Abstrakt. Vi presenterar Generative Adversarial Capsule Network (CapsuleGAN), ett ramverk som använder kapselnätverk (CapsNets) i stället för standard konvolutionala neurala nätverk (CNN) som discriminatorer inom den generativa kontrariska nätverket (GAN) inställning, medan modellera bilddata. Vi tillhandahåller riktlinjer för att utforma CapsNet-diskriminatorer och den uppdaterade GAN-målfunktionen, som innehåller CapsNet marginalförlust, för utbildning av CapsuleGAN-modeller. Vi visar att CapsuleGAN outperforms convolutional-GAN vid modellering av bilddata distribution på MNIST och CIFAR-10 datauppsättningar, utvärderas på generativ adversarial metrisk och vid semi-övervakad bildklassificering.
Jaiswal m.fl. föreslå Capsulegan REF, ett ramverk som använder kapselnätverk för att ersätta standard konvolutionella neurala nätverk som discriminatorer.
CapsuleGAN: Generative Adversarial Capsule Network
{'venue': 'ECCV Workshops', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}