16 dlsys GAN

已于 2023-08-15 09:41:24 修改
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分类专栏： deep learning system 文章标签： 生成对抗网络 人工智能 神经网络
于 2023-08-14 17:29:27 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/greatcoder/article/details/132280605
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本文探讨了生成任务中的对抗性学习，如使用先知判别器(Discriminator)评估生成内容的真实性。DCGAN和CycleGAN被提及作为实例，强调了在没有实际先知判别器时如何通过迭代训练生成器和判别器进行图像转换。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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和有监督的分类工作不同，生成任务的目标更不明确。难以评价生成结果的好坏。

Oracle discriminator

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假设我们有一个先知判别器oracle discriminator可以分辨我们生成的内容是真还是假。
D(x) 表示判别数据为真的概率。

我们想让生产成的结果足够真实，所以要 fool Oracle discriminator：

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但是实际上我们并没有一个先知判别器，我们需要训练一个判别器可以区分真实数据和假数据

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在每一步迭代中，要分别更新判别器和生成器

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DCGAN :Deep convolutional generative adversarial networks

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CycleGAN: 图像之间的相互转换

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