GAN對抗神經網絡（原理解析）
GAN對抗神經網絡（原理解析） 一、總結 一句話總結： (一)、GAN的主要靈感來源於博弈論中零和博弈的思想，應用到深度學習神經網絡上來說，就是 (二)、**通過生成網絡G（Generator）和判別網絡D（Discriminator）不斷博弈，進而使G學習到數據的分布 ...
原文：理解GAN對抗神經網絡的損失函數和訓練過程
GAN最不好理解的就是Loss函數的定義和訓練過程，這里用一段代碼來輔助理解，就能明白到底是怎么回事。其實GAN的損失函數並沒有特殊之處，就是常用的binary crossentropy，關鍵在於訓練過程中存在兩個神經網絡和兩個損失函數。 這里generator並不用compile，因為gan網絡已經compile了。具體原因見下文。 訓練過程的代碼如下 第一階段 discriminator訓練 ...
2020-05-20 20:32 1 691 推薦指數：
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