《表2 不同测试数据集上的正则项分析》

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《基于条件生成对抗网络的视频显著性目标检测》

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基于弹性网络的启发，也为了更好地训练条件生成对抗网络，尤其是生成器模型，提出利用加权的L1，L2损失函数来联合作为正则项约束模型的训练。在训练集、测试集以及学习率、批量大小等基本参数不变的情况下，对比了单纯使用L1，L2损失函数作为正则项和本文提出的方法等处理的结果。对比情况如表2所示。