转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/109342043 这里仅当记录笔记 作者:小米粥 最近一部分的内容将会比较容易,将和大家一起讨论GAN的评价指标。在判别模型中,训练完成的模型要在测试集上进行测试,然后使用一个可以量化的指标来表明模型训练的好坏,例如最简单 ...
传统方法中,如何衡量一个generator 用 generator 产生数据的 likelihood,越大越好。 但是 GAN 中的 generator 是隐式建模,所以只能从 P G 中采样但没法根据 pdf 算 likelihood。 一个方法是把从P G 中采样得到的点当作是一个高斯分布的 mean,所有的 sample 都共享一样的 variance,然后就共同构成了 GMM 来估计 pd ...
2019-09-03 20:49 0 494 推荐指数:
转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/109342043 这里仅当记录笔记 作者:小米粥 最近一部分的内容将会比较容易,将和大家一起讨论GAN的评价指标。在判别模型中,训练完成的模型要在测试集上进行测试,然后使用一个可以量化的指标来表明模型训练的好坏,例如最简单 ...
一、IS(inception score) 机器之心链接:https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-01-10-18 很多关于 GAN 生成图片的论文中,作者评价其模型表现的一项重要指标是 Inception Score(下文简称 IS)。其名字中 ...
概述GAN(Generative Adversarial Network,生成对抗网络)是一个网络框架,它通常包括两部分,生成器(generator)和判别器(discriminator)。生成器的作用是学习真实数据的分布(或者通俗地说就是学习真实数据的特征),然后自动地生成新的数据 ...
参考资料 GAN原理学习笔记 生成式对抗网络GAN汇总 GAN的理解与TensorFlow的实现 TensorFlow小试牛刀(2):GAN生成手写数字 参考代码之一 参考代码之二 ...
GAN 简介 GAN,Generative Adversarial Networks,生成对抗网络; GAN 被认为是 AI 领域 最有趣的 idea,一句话,历史地位很高,很火; GAN 是由 Goodfellow 大神在 2014 年提出来的,当时的 G 神还只是个蒙特利尔大学的博士生 ...
一:卷积神经网络的搭建 class NetG(nn.Module): ''' 生成器定义 ''' def __init__(self, opt): super(NetG, self).__init__() ngf ...
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GANs),由2014年还在蒙特利尔读博士的Ian Goodfellow引入深度学习领域。2016年,GANs热潮席卷AI领域顶级会议,从ICLR到NIPS,大量高质量论文被发表和探讨。Yann LeCun曾评价 ...
GAN Theory Modifyingthe Optimization of GAN 题目 内容 GAN DCGAN WGAN ...