一种基于深度卷积生成对抗网络的ECG降噪方法

摘要

一种基于深度卷积生成对抗网络的ECG降噪方法，改进原有的对抗网络结构，加入了二维卷积与反卷积网络结构，加速训练过程的同时，提高网络优化稳定性，较之一般网络具有更强的泛化能力，在特征层归一化方面进行了批处理操作，便于调整隐藏中的数据分布，使得网络更易于被训练，针对对抗神经网络自身训练过程十分不稳定的缺陷，通过在判别器的损失函数中加入了梯度惩罚，极大程度地减小训练过程中梯度爆炸和弥散的可能性，从而提高网络优化稳定性，使用改进后的损失函数，使损失函数效果更佳。