《表8 和非生成对抗网络模型的分类结果》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《GP-WIRGAN：梯度惩罚优化的Wasserstein图像循环生成对抗网络模型》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

该组对比实验在MNIST数据集上进行．我们预先训练一个分类模型，其准确率达到99.3%．然后用DAVE、DRAW、WIRGAN和GP-WIRGAN生成1000张图像，将它们分别输入到预先训练好的分类模型中，得到分类错误率，错误率越低表明模型生成的图像质量越高．分类结果如表8所示，忽略分类模型本身的影响，在同一个分类标准下，WIRGAN和GP-WIRGAN的错误率要比DAVE和DRAW的低很多，并且GP-WIRGAN的错误率是最低的．