一种基于对抗MSE度量的自编码网络优化方法

【摘要】：自编码网络是一种常用的无监督图像特征提取和压缩方法,通常使用均方差(Mean Square Error, MSE)作为损失函数。然而,由于MSE没有考虑图像的分布特性,导致自编码网络性能下降。提出一种新的对抗MSE度量方法,在自编码网络的基础上增加权重网络,训练自编码网络的同时对抗训练权重网络,基于对抗网络生成加权均方差的权重,将图像的分布特性引入损失函数,进而提升自编码网络的特征提取和重构能力。

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