理解与学习深度卷积生成对抗网络
一.GAN 引言：生成对抗网络GAN，是当今的一大热门研究方向。在2014年，被Goodfellow大神提出来，当时的G神还是蒙特利尔大学的博士生。据有关媒体统计：CVPR2018的论文里，有三分之一的论文与GAN有关。由此可见，GAN在视觉领域的未来多年内，将是一片沃土。而我们入坑GAN ...
原文：200927_深度学习---1、生成对抗网络训练过程
深度学习 生成对抗网络笔记训练过程 一 总结 一句话总结： 固定对抗网络的时候调生成网络：调生成网络参数 前几层 ，使最后的生成值尽量大 固定生成网络的时候调对抗网络：调对抗网络参数 后几层 ，使最后的生成值尽量小 生成对抗网络 结构 比如 层，前 层是生成网络，后 层是对抗网络 输入是向量，输出是一个判断图片是否真实的一个数字 中间的一层是图像 二 内容在总结中 博客对应课程的视频位置： ...
2020-09-27 13:47 0 525 推荐指数：
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深度学习模型训练过程
深度学习模型训练过程 一．数据准备 1. 基本原则： 1）数据标注前的标签体系设定要合理 2）用于标注的数据集需要无偏、全面、尽可能均衡 3）标注过程要审核 2. 整理数据集 1）将各个标签的数据放于不同的文件夹中，并统计各个标签的数目 2）样本均衡，样本不会绝对均衡，差不多 ...
深度学习框架PyTorch一书的学习-第七章-生成对抗网络(GAN)
参考：https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0/chapter7-GAN生成动漫头像 GAN解决了非监督学习中的著名问题：给定一批样本，训练一个系统能够生成类似的新样本 生成对抗网络的网络结构如下图所示： 生成 ...
生成对抗网络
来源：https://www.numpy.org.cn/deep/basics/gan.html 生成对抗网络 本教程源代码目录在book/09.gan，初次使用请您参考Book文档使用说明。 #说明: 硬件环境要求： 本文可支持在CPU、GPU下运行 Docker镜像支持 ...
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对抗网络是14年Goodfellow Ian在论文Generative Adversarial Nets中提出来的。 原理方面，对抗网络可以简单归纳为一个生成器(generator)和一个判断器(discriminator)之间博弈的过程。整个网络训练的过程中， 两个模块的分工 判断网络 ...
【基础知识】深度学习500问之生成对抗网络
第七章 生成对抗网络 7.1 GAN基本概念 7.1.1 如何通俗理解GAN？ 生成对抗网络(GAN Generative adversarial network)自从2014年被Ian Goodfellow提出以来，掀起来了一股研究热潮。GAN由生成器和判别器组成，生成器负责生成样本 ...
生成对抗网络（GAN）
GAN的全称是 Generative Adversarial Networks，中文名称是生成对抗网络。原始的GAN是一种无监督学习方法，巧妙的利用“博弈”的思想来学习生成式模型。 1 GAN的原理 GAN的基本原理很简单，其由两个网络组成，一个是生成网络G（Generator ...
生成对抗网络总结
1、GAN的原理： GAN的主要灵感来源于博弈论中零和博弈的思想，应用到深度学习神经网络上来说，就是通过生成网络G（Generator）和判别网络D（Discriminator）不断博弈，进而使G学习到数据的分布，如果用到图片生成上，则训练完成后，G可以从一段随机数中生成逼真的图像。G， D ...