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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 721 - 728 (8page)
- DOI
- 10.9717/kmms.2024.27.6.721
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Over the past few years, Generative Adversarial Network(GAN) has experienced significant growth in various applications as a generative model. However, the stability issues in training remain a challenge in GANs. To mitigate these problems, this paper proposes a novel GAN model that applies dual-parallelized generators. This study designs new methodologies by inputting three sets of data to the discriminator and updating the average of the loss values. Experimental results show that the proposed model shows an ideal convergence graph and reduces the loss by about 40%. The results also show an improvement in the quality of the generated data, with the model achieving stability during the training process.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. Spectral Normalization GAN(SNGAN)
3. Parallel Structured Generator GAN (PSG-GAN)
4. 실험 결과
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (26)
참고문헌 신청
I. Goodfellow, J. Pouget-Abadie, M. Mirza, B. Xu, D. Warde-Farley, S. Ozair, et al., “Generative Adversarial Nets,” Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 2672-2680, 2014.
A. Creswell, T. White, V. Dumoulin, K. Arulkumaran, B. Sengupta, and A.A. Bharath, “Generative Adversarial Networks: An Overview,” IEEE Signal Processing Magazine, Vol. 35, No. 1, pp. 53-65, 2018.
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A. Creswell, T. White, V. Dumoulin, K. Arulkumaran, B. Sengupta, and A.A. Bharath, “Generative Adversarial Networks: An Overview,” IEEE Signal Processing Magazine, Vol. 35, No. 1, pp. 53-65, 2018.
X. Yi, E. Walia, and P. Babyn, “Generative Adversarial Network in Medical Imaging: A Review,” Medical Image Analysis, Vol. 58, No. 101552, 2019.
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T. Salimans, I. Goodfellow, W. Zaremba, V. Cheung, A. Radford, and X. Chen, “Improved Techniques for Training GANs,” Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 2234-2242, 2016.
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