原文:WGAN的改进点和实操

包含三部分: WGAN改进点 代码修改 训练心得 一 WGAN的改进部分: 判别器最后一层去掉sigmoid 相当于最后一层做了一个y x的激活 生成器和判别器的loss不取log 每次更新判别器的参数之后把它们的绝对值截断到不超过一个固定常数c 不要用基于动量的优化算法 包括momentum和Adam ,推荐RMSProp,SGD也行 这部分很玄学 去掉sigmoid会出现什么问题 优点: 去掉 ...

2019-07-26 10:07 0 1751 推荐指数:

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