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학술저널
저자정보
Md Foysal Haque (Dong-A University) Dae-Seong Kang (Dong-A University)
저널정보
한국정보기술학회 JOURNAL OF ADVANCED INFORMATION TECHNOLOGY AND CONVERGENCE Journal of Advanced Information Technology and Convergence Vol.10 No.1
발행연도
2020.7
수록면
111 - 120 (10page)
DOI
10.14801/jaitc.2020.10.1.111

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Generative adversarial networks (GANs) achieved impressive performance on image generation and visual classification applications. However, adversarial networks meet difficulties in combining the generative model and unstable training process. To overcome the problem, we combined the deep residual network with upsampling convolutional layers to construct the generative network. Moreover, the study shows that image generation and classification performance become more prominent when the residual layers include on the generator. The proposed network empirically shows that the ability to generate images with higher visual accuracy provided certain amounts of additional complexity using proper regularization techniques. Experimental evaluation shows that the proposed method is superior to image generation and classification tasks.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Theories
3. Proposed Network
4. Experiments
5. Results
6. Conclusion
References

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