gan网络训练

最新推荐文章于 2025-12-01 22:29:07 发布
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#深度学习

判别器和生成器的损失如果某一个快速稳定在某一个值，就要好好调参了，例如生成器或者判别器某个框架的网络结构弱了或者强了，还有调loss参数。。。。
难怪gan被diffusion取代，太难训了

尔冰
关注
GAN网络训练结果（20轮）
07-10
在GAN网络的训练过程中，通常需要进行大量的迭代训练。这是因为生成器和判别器都需要足够的时间来学习如何生成和识别数据。此外，在训练过程中，还需要对生成器和判别器的网络结构、学习率等参数进行调整，以获得...
gan，wgan对抗生成网络二次元头像训练数据集
07-05
龙龙老师教程gan，wgan 280M训练数据集，二次元头像，一共280M，原来的baidupan里的失效了。
怎么训练 GAN 网络
U R MINE
06-09 4692
我最近看的一些底层图像算法的 paper 有很多用了各种变形的 GAN 来做。我就很好奇，GAN 到底有啥牛逼。网上关于 GAN 的介绍很多，我从 GAN 的训练角度口头解释下其训练机制。 GAN 的核心思想是纳什均衡理论。因此，GAN 网络中包含一个生成器和一个判别器，如下图所示。生成器和判别器本质是两个独立的网络，因此训练的时候独立训练。 ...
GAN网络
yang010110101的博客
05-11 2083
x = x.view(-1, 28*28)：将输入的张量 x 重新调整形状，把图像数据从可能的多维形式（比如 [batch_size, channels, height, width] ）展平为二维形式 [batch_size, 28*28] ，其中 -1 表示自动推断这一维的大小（即根据实际的批量大小确定）。在forward函数中，-1是自动接收的意思，将 784 维的一维向量重塑为 (1, 28, 28) 的图像张量，这里的1是因为minist数据集是灰度图，所以通道数是1。
安装mmgeneration并使用GAN网络训练自己的数据集
weixin_45817307的博客
11-23 1820
安装mmgeneration，并使用GAN训练自己数据集
GAN 网络训练中，G_loss上升，D_loss下降
baidu_40582876的博客
12-19 1万+
最近重写拾起了GAN网络，做layout的生成工作，但是在训练的过程中又出现了G和Dloss不按照正常的情况下降和上升： 网上查找的原因是：种情况是判别器太强了，压制了生成器。 查询资料后总结的方法 1 提升G的学习率，降低D的学习率。 2 G训练多次，D训练一次。 3 使用一些更先进的GAN训练目标函数。 参考资料： 训练GAN时，遇到G_loss不断上升最后平稳，D_loss不断下降最后趋于0,这种情况应该如何调整？ - 知乎 ...
基于 CycleGAN 对抗网络的自定义数据集训练
悠眠小虫的博客
09-13 2069
而判别器则努力提高自己的鉴别能力，不被生成器欺骗。上面这个图是该网络实现的风格迁移，感觉这个网络还是挺有意思的，就想着训练一下自己的数据集看下效果，那下面我们直接进入正题吧。它接收随机噪声作为输入，并通过一系列的神经网络层将其转化为具有特定特征的输出，试图欺骗判别器使其认为生成的数据是真实的。其中，只有 --name 是可改参数，可以自己命名模型的名称，但是修改后一定要与测试时的名称一致，请一定注意这一点。--dataroot 是测试样本，可以自己调整路径，同时注意模型名称是否与训练的一致，不一致请修改。
训练 GAN 之技巧
前行居士
09-04 1413
我们来思考下，假设我们改变了解码器的参数，这个生成器，也就是解码器的参数， 有一点小小的变化的时候，到底对判别器的输出有什么样的影响。我们回到刚才的讨论，假设输出的分布只有小小的变化，并且在取最大值的时候，或者 说在找分数最大那个词元的时候，你会发现分数最大的那个词元是没有改变的。里面的技巧比如说要用SeqGAN-Step的技 术，并且将训练批大小设置的很大，要上千，然后要用强化学习的方法，要改一下强化学习的 参数，同时加一些正则化等等技巧，就可以从真的把GAN训练起来，然后让它来产生序列。
生成对抗网络——GAN（代码+理解）
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CXDNW的博客
06-17 3万+
一、GAN模型介绍GAN，全称 Generative Adversarial Network，即生成对抗网络，是一种基于 对抗学习的深度生成模型。该模型由Ian Goodfellow在 2014年 首次提出，并迅速成为 学术界研究的热点，推动了生成模型领域的发展。GAN模型主要由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。，其 输入是 随机噪声，输出则是 生成的样本。。2. 判别器：判别器模型同样。
pytorch实现GAN网络及训练自己的数据集
weixin_50113231的博客
02-17 2万+
文章目录前言一、GAN网络介绍二、网络训练总结 前言 前不久在一个项目里面用GAN网络做了一下数据增强，目的就是通过给定的真实图片，得到一些模拟的假图片，达到以假乱真的目的，文章结尾有完整代码。 GAN网络论文地址：https://proceedings.neurips.cc/paper/2014/file/5ca3e9b122f61f8f06494c97b1afccf3-Paper.pdf 一、GAN网络介绍 GAN网络即生成对抗网络，
InfoGAN 网络训练过程介绍
SuperYR_210的博客
01-19 4057
一、InfoGAN是什么 简单的讲，就是一种常见的GAN，是在普通的GAN的基础上增加Q网络，可以通过无监督学习的方式学到生成的数据的类别。 二、小故事 小D是一个很喜欢吃饺子的姑娘，喜欢吃不同的馅的饺子，而且对于饺子的要求十分高，尤其喜欢B城的一家饺子店的饺子，但是由于长期身在A城，没有办法吃到B城的饺子。 而她的男朋友小G和她是异地，而且恰好是在B城，是一个非常宠她的小伙子，经常为了让...
★理解生成对抗网络GAN的训练过程
Drug discovery
12-30 1万+
2.1 GAN的基本结构 GAN的主要结构包括一个生成器G（Generator）和一个判别器D（Discriminator）。 在上面的例子中的球员就相当于生成器，我们需要他在球场上能有好的表现。而球员一开始都是初学者，这个时候就需要一个教练员来指导他们训练，告诉他们训练得怎么样，直到真的能够达到上场的标准。而这个教练就相当于判别器。 下面我们举另外一个手写字的例子来进行进一步窥探GAN的结构。 我们现在拥有大量的手写数字的数据集，我们希望通过GAN生成一些能够以假乱真的手写字图片。主要由如下两个部
RNN公式推导、案例实现及Python实现
m0_46670850的博客
12-01 573
循环神经网络（RNN）是一种专为序列数据设计的神经网络，通过循环结构传递隐藏状态来捕捉时序依赖关系。与传统前馈神经网络相比，RNN具有权重共享、变长序列处理能力和短期记忆等优势。文章详细介绍了RNN的理论基础、前向/反向传播推导过程，以及5种典型结构（1to1、NtoN等）。同时分析了RNN的优缺点：虽然能有效处理序列数据，但存在梯度消失/爆炸、并行性差、长序列记忆有限等问题。最后预告了Python实现RNN的内容。
[免费]基于Python的深度学习人脸表情识别系统(Keras卷积神经网络+OpenCV+PyQt)【论文+源码+SQL脚本】
java1234的博客
12-01 621
[免费]基于Python的深度学习人脸表情识别系统(Keras卷积神经网络+OpenCV+PyQt)【论文+源码+SQL脚本】
基于LSTM-GARCH混合模型：降息预期驱动金价攀升，白银刷新历史峰值的蒙特卡洛模拟验证
12-01 374
本文通过构建宏观经济变量与贵金属价格联动的AI量化模型，结合市场情绪分析算法与历史数据回溯，分析美联储降息预期、美元指数波动及关键经济数据对黄金、白银价格走势的量化影响机制。
【动物识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
子午的博客
12-01 237
动物识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对4种常见的动物图片数据集（猫、鸡、马、狗）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。技术栈项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。后端基于Django处理逻辑请求基于Ajax实现前后端数据通信选题背景与意义在人工智能技术蓬勃发展的当下，动物识别作为计算机视觉领域的重要应用方向，有着广泛的实际需求，如动物保护监测、智能安防等场景均需精准高效的动物识别能力。
【光伏功率预测】EMD 分解 + PCA 降维 + LSTM 的联合建模与 Matlab 实现
专注AI大模型,软件混淆,授权
12-01 1066
本文提出一种基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率预测方法，通过多尺度分解与深度学习结合解决光伏功率的非线性、非平稳性问题。首先利用EMD将功率序列分解为不同时间尺度的IMF分量，再结合辐照度、温度等外部特征构建特征矩阵，通过PCA降维后输入LSTM网络进行预测。Matlab实现流程包括数据预处理、EMD分解、PCA降维、LSTM建模等步骤，并给出完整的代码框架。实验结果表明该方法能有效提高预测精度，RMSE、MAE等指标表现良好。该方法可扩展加入更多特征和深度学习结构，为光伏功率预测提供有效解决方案。
【深度学习新浪潮】DeepSeek V3.2深度解析：稀疏革命与Agent突破，开源模型的效率跃迁
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智能守恒_HengAI
12-01 137
DeepSeek V3.2通过DSA稀疏注意力与规模化RL训练的双重创新，不仅实现了"性能不降级、成本降七成"的效率突破，更将开源模型的Agent能力推向新高度。对于开发者而言，标准版的高性价比与增强版的极限推理能力形成互补，既能满足日常业务需求，又可支撑前沿技术探索。随着DSA机制的持续迭代与国产算力适配的深化，开源模型与闭源模型的能力差距正快速缩小。未来值得期待其在多模态稀疏处理、端侧部署优化等方向的进一步突破。你在实际开发中更关注V3.2的长文本处理能力还是Agent工具调用功能？
深度学习实战（基于pytroch）系列（四十一）长短期记忆（LSTM）pytorch简洁实现
echo的博客
11-29 1059
本文介绍了使用PyTorch简洁实现长短期记忆网络(LSTM)语言模型的方法。首先读取周杰伦歌词数据集并进行预处理，然后定义包含LSTM层和全连接层的RNN模型类，其中LSTM需要同时处理隐藏状态和细胞状态。文章详细展示了模型初始化、预测函数实现以及训练过程，包括梯度裁剪和数据迭代器设计。通过对比手动实现，突出了PyTorch框架在简化LSTM实现方面的优势，为自然语言处理任务提供了高效的解决方案。
GAN网络训练自己的数据集
09-09
GAN的训练过程是通过生成器和判别器的对抗训练来实现的。 要训练自己的数据集，首先需要准备数据集，并确保数据集中的样本与你想要生成的内容相关。例如，如果你想要训练一个生成人脸的GAN模型，那么你的数据集应该...
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