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針對基于輔助分類器生成對抗網絡（ ACGAN）的圖像分類算法在訓練過程中穩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。對于網絡結構，在判別網絡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，除真實樣本的交叉熵損失外，在判別網絡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。在此基礎上，利用真假樣本的交叉熵損失及屬性重構生成器和判別器的損失函數。在 MNSIT、CIAR10、CIAR100數據集上的實驗結果表明，與 ACGAN算法、CNN算法相比，該算法具有較好的分類效果與穩定性，且分類準確率分別高達99.62%79.07%48.03%。
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