GAN对抗神经网络（原理解析）
GAN对抗神经网络（原理解析） 一、总结 一句话总结： (一)、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 (二)、**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 ...
原文：理解GAN对抗神经网络的损失函数和训练过程
GAN最不好理解的就是Loss函数的定义和训练过程，这里用一段代码来辅助理解，就能明白到底是怎么回事。其实GAN的损失函数并没有特殊之处，就是常用的binary crossentropy，关键在于训练过程中存在两个神经网络和两个损失函数。 这里generator并不用compile，因为gan网络已经compile了。具体原因见下文。 训练过程的代码如下 第一阶段 discriminator训练 ...
2020-05-20 20:32 1 691 推荐指数：
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