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为解决CycleGAN算法图像风格化质量不高、网络稳定性不强的问题,提出了CycleGANSN算法。在CycleGAN算法判别网络的每一个卷积层后添加谱归一化层,通过幂迭代法估算卷积层参数矩阵的谱范数,采用随机梯度下降法更新卷积层参数。由于参数在每一次更新中的变化量很小,只需迭代一次即可快速估算出矩阵的最大奇异值。根据得到的最大奇异值,对卷积层参数进行归一化处理,使得整个判别网络满足1-Lipschitz连续。在4个常用风格图像数据集上进行实验,并与CycleGAN算法进行对比,结果表明:所提算法能