目錄

引言：數據高效GAN的困境

核心原理：動態質量篩選機制

1. 判別器拒絕采樣（DRS）的再思考

2. 質量感知動態拒絕公式

（1）質量感知階段

（2）動態拒絕階段

模型架構：輕量化設計

技術突破：三大創新點

1. 首創訓練階段DRS

2. 動態拒絕機制

3. 質量重加權策略

實驗驗證：全面性能提升

1. 數據集與指標

2. 對比實驗結果

（1）低樣本數據集

（2）FFHQ數據集

代碼解析：關鍵實現細節

對比結果：全面超越現有方法

1. 低樣本數據集

2. FFHQ數據集

局限性與未來方向

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引言：數據高效GAN的困境

近年來，生成對抗網絡（GANs）在圖像生成領域取得了巨大成功，但其對大規模數據集的依賴嚴重限制了實際應用。為解決這一問題，數據高效GANs（DE-GANs）應運而生。然而，現有方法（如數據增強、噪聲注入、預訓練模型）普遍存在一個關鍵缺陷——忽視樣本質量。低質量的樣本會導致判別器（D）過擬合，進而影響生成器（G）的性能。

本文提出的質量感知動態判別器拒絕采樣（QADDRS）?首次將判別器拒絕采樣（DRS）引入訓練過程，通過動態調整樣本質量閾值，有效緩解了判別器過擬合問題。實驗表明，QADDRS在低樣本場景下顯著提升了StyleGAN2、Fast