GAN設計解析

また、技術のブログの原則を参照してください。

ネットワークに対して生成読む一品(ガンズ)

ここでの唯一のデザインのアイデアのさらなる認知度を記録

これは、最初に理解する必要があります

究極の目標は、本物の出力をサンプリングすることであるとは何ですか?

出力サンプル試料が偽であるが、これらの偽のサンプルは弁別は、確率0.5効果の真と偽であること、を判断することはできません到達することができますしながら、出力サンプルの最初のサンプルは、本当に簡単に理解することはできません

そして、真と偽の結果との間のバランスではなく、偽のサンプルが1をラベルすべき理由を説明する百パーセント本当のサンプルを、到達するためにサンプルを訓練し

最も独創的なデザインの場所

発電機は、弁別が続いた後、その役割は真と偽のデータを区別することで、エラー発生装置は、発電機は、より正確な虚偽のデータを生成するように発電機に返すことに起因する「偽のデータ」を生成します

ビルダーのトレーニング後の効果であり、その信頼性を確認するために1としてラベル偽のサンプル、誤ったデータの次のラウンドに置きます

最も独創的な場所は、エラーが使用するモデルです!

なぜ何度も繰り返し発生器への真のトレーニングデータは、偽のデータを生成し、より誤ったデータを許可しませんようですか?

弁別が真と偽を区別する能力を持っている理由です弁別良い最初からトレーニング、パラメータを変更しないだろう、

これは、優れたアプリケーションの機能デカップリングされ、発電機は本当に本当できるだけデータを生成するための唯一の責任がある、と断固として差別を擁護することは、実際の遠くできるだけ結果の最終的な出力を確保する責任があるさ

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転載: www.cnblogs.com/o-din/p/12527044.html
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