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針對基于輔助分類器生成對抗網(wǎng)絡(luò)（ ACGAN）的圖像分類算法在訓練過程中穩(wěn)定性低且分類效果差的問題，提出一種改進的圖像識別算法CP- ACGAN。對于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在判別網(wǎng)絡(luò)的輸出層取消樣本的真假判別，只輸出樣本標簽的后驗估計并引入池化層。對于損失函數(shù)，除真實樣本的交叉熵損失外，在判別網(wǎng)絡(luò)中增加生成樣本的條件控制標簽及后驗估計間的交叉熵損失。在此基礎(chǔ)上，利用真假樣本的交叉熵損失及屬性重構(gòu)生成器和判別器的損失函數(shù)。在 MNSIT、CIAR10、CIAR100數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，與 ACGAN算法、CNN算法相比，該算法具有較好的分類效果與穩(wěn)定性，且分類準確率分別高達99.62%79.07%48.03%。
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