PyTorch, GAN笔记

最新推荐文章于 2023-03-25 21:39:52 发布
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#PyTorch #GAN

本文深入解析了生成对抗网络(GAN)的工作原理，重点介绍了生成器与判别器之间的博弈过程，以及如何通过交互式训练达到纳什均衡点。同时，强调了在深度学习中固定随机种子的重要性，以确保实验结果的可复现性。
  1. GAN的原理：生成器(Generator)想骗过判别器(Discriminator)，但判别器因为有真实数据，所以可以将真实数据与生成器生成的数据区分开来，通过两者的博弈达到一个纳什均衡点。
  2. 判别器输出的是一个概率值，值越大表示越可能来自真实数据分布。
  3. Deep Learning时会因为seed的不同而带有一定的随机性，所以为了实现效果的复现，最好是把种子固定住！
  4. GAN里Generator和Discriminator在一个epoch里是交互式训练的，但具体训练时可能不是训练一个step，而是多个step!
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