CXDNW的博客

CGAN（Conditional Generative Adversarial Network）模型是一种 深度学习模型，属于生成对抗网络（GAN）的一种 变体。它的 基本思想是通过 训练生成器和判别器两个网络，使生成器能够生成与给定条件 相匹配的 合成数据，而判别器则 负责区分真实数据和 生成数据。相比于GAN它引入了条件信息（y），使得生成器可以生成与给定条件相匹配的合成数据，从而提高了生成数据的可控性和针对性。

设置 betas=(opt.b1, opt.b2) 有什么 实际的作用？通俗易懂的讲一下betas=(opt.b1, opt.b2) 是怎样 更新学习率的？

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。