《表1 SMPGAN的体系结构描述》

  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

《基于半监督学习的多层感知器生成对抗网络》

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

本文对SGAN的判别器结构做了相应的改进，将其线性卷积层替换成多层感知器卷积层，并使用池化层将图像下采样到原始大小的一半．一个多层感知器卷积层和一个最大池化层组成一个微网络结构，而SMPGAN的判别器又由4个微网络结构组成，如图4所示．原始MINIST数据集的图像大小为28×28×1，第一个微网络结构含有32个卷积核，由于实验中卷积参数padding设置为“same”，因此通过MPCONV后的输出图像大小并不会改变，但其通道数会与当前卷积核的个数相同．但通过最大池化层之后，图像会被下采样到其输入前大小的一半，此时图像大小缩减到14×14×32．以此类推，卷积核个数按照上一个微网络结构的2倍逐渐增加，而输出图像大小以输入到当前微网络结构时图像大小的1/2进行减小，通道数则与当前微结构中卷积核的个数相同．直到图像变成1×1×128的大小时，再拉伸成一维张量输入到全连接层，最后再使用Softmax激活函数输出分类结果．表1是SMPGAN的体系结构描述．