《表1 Inception-Resnet-V2图像分类准确率》

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《引入特征损失对CycleGAN的影响研究》

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由表1的实验结果可知，增加特征损失，通过将特征损失调整到合适的比例超参数，可以提高生成图像的真实性。但是，实验结果同样显示，由于特征损失可以约束生成器的特征识别，保证无关域不被转换的同时，也会约束特定转换域的转换程度。如果μ选取不合适，会造成一些图片转换程度不高，图像分类准确率也会下降。因此，应根据数据集和实际应用需求选择合适的特征损失比例超参数。