生成对抗网络GAN的实验坑

最新推荐文章于 2024-06-03 20:05:15 发布
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分类专栏： TensorFlow学习 文章标签： 深度学习
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深度学习的水好深，本来实验室的条件就非常差，好的设备都没有一台。
没有使用tfrecord文件格式进行传入数据：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
生成的图像部分出现了黑影？
实验图像

【生成对抗网络GAN】最全的关于生成对抗网络Generative Adversarial Networks，GAN的介绍！！
985小水博的摸鱼日常
09-17 2160
【生成对抗网络GAN】学习笔记！
【万字】一文教会你关于“生成对抗网络GAN”的所有知识
qq_40379132的博客
06-24 5090
GAN的英文全称是Generative Adversarial Network，中文名是生成对抗网络。它由两个部分组成，生成器和鉴别器（又称判别器），生成网络（Generator）负责生成模拟数据；判别网络Discriminator）负责判断输入的数据是真实的还是生成的。生成网络要不断优化自己生成的数据让判别网络判断不出来，判别网络也要优化自己让自己判断得更准确。它们之间的关系可以用竞争或敌对关系来描述。​ 在GAN的原作中，作者将生成器比喻为印假钞票的犯罪分子，判别器则类比为警察。
GANLab生成对抗网络GAN的交互式可视化实验工具
08-08
GAN Lab：生成对抗网络GAN的交互式可视化实验工具
生成对抗网络 | 实验
sinat_22510827的博客
12-12 546
学习目录 阿力阿哩哩：深度学习 | 学习目录​zhuanlan.zhihu.com 上期我们介绍了 阿力阿哩哩：生成对抗网络 | 原理及训练过程​zhuanlan.zhihu.com 同样地，我们依旧通过实验来巩固我们刚刚所学的知识点。本次实验是基于Jupyer Notebook、Anaconda Python3.7与Keras环境。数据集是利用Minst手写体图像数据集。 5.3.1 代码 1. # chapter5/5_3_GAN.ipynb 2. import random .
【人工智能Ⅱ】实验8：生成对抗网络
最新发布
m0_65787507的博客
06-03 2121
实验8：生成对抗网络 一：实验目的 1：理解生成对抗网络的基本原理。 2：学会构建改进的生成对抗网络，如DCGAN、WGAN、WGAN-GP等。 3：学习在更为真实的数据集上应用生成对抗网络的方法。 二：实验要求 1：理解生成对抗网络改进算法的改进内容和改进目的。 2：参考课程资源中的2024年春第八次实验代码，完成生成对抗网络改进算法WGAN或DCGAN网络的实现。 3：在Fashion MNIST数据集上验证生成对抗网络改进算法的效果，并对其进行调优。 4：在玉米数据集上验证生
机器学习-生成对抗网络实战（二-2）
weixin_46737548的博客
04-19 1261
​ 本篇承接上一篇机器学习-生成对抗网络实战（二-1），本篇主要训练生成对抗网络(Generative Adversarial Network)生成器和判别器，大家应当认真理解训练的顺序，以及为什么要这样训练。 ​
GAN里面的一个小坑
qq_36616268的博客
01-27 774
-log sigmoid(f(x)) = log (1 + exp(-f(x))) = softplus(-f(x)) -log(1-sigmoid(f(x))) = log (1 + exp(f(x))) = softplus(f(x)). Thus,softplus(-f(x)) + sof...
用生成对抗网络GAN生成数字图像
01-02
实验内容：利用GAN网络、mnist数据集生成数字图像。 实验过程：1.进行环境配置 2.首先进行数据准备，将MNIST数据集离线下载，添加至对应的路径，避免代码执行过程中重复下载。 2.对MNIST数据集进行可视化展示，便于...
基于Pytorch的生成对抗网络GAN深度学习网络模型训练和测试实现
05-31
**基于Pytorch的生成对抗网络（GAN）深度学习模型** 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GANs）是一种强大的机器学习框架，由Ian Goodfellow在2014年提出。它通过两个神经网络——生成器...
生成对抗网络
weixin_36670529的博客
07-04 1342
生成式对抗网络(generative adversarial network,GAN)是基于可微生成器网络的另一种生成式建模方法。生成式对抗网络基于博弈论场景，其中生成器网络必须与对手竞争。生成网络直接产生样本。其对手，判别器网络(dircriminator network)试图区分从训练数据抽取的样本和从生成器抽取的样本。判别器出发由给出的概率值，指示x是真实训练样本而不是从模型抽取的伪样本的概......
人工智能应用-实验8-用生成对抗网络生成数字图像
半岛铁盒里
05-24 2451
对抗生成网络
『一起学AI』生成对抗网络(GAN)原理学习及实战开发
简明AI工作室
04-14 3047
17.1。生成对抗网络 COLAB [火炬] 在Colab中打开笔记本 在本书的大部分内容中，我们都讨论了如何进行预测。在某种形式上，我们使用了深度神经网络学习的从数据示例到标签的映射。这种学习称为判别学习，例如，我们希望能够区分照片中的猫和狗中的照片。分类器和回归器都是歧视性学习的例子。通过反向传播训练的神经网络颠覆了我们认为关于大型复杂数据集的判别式学习的所有知识。在短短5至6年间，高分辨率图像的分类精度已从无用提高到了人类水平（有些警告）。我们将为您提供其他所有关于深度神经网络效果惊人的.
GAN网络走过的坑
duanmuji的博客
12-02 894
复现代码时出现ERROR如下： Trying to backward through the graph a second time, but the buffers have already been freed. Specify retain_graph=True when calling backward the first time. 后在所有的loss中添加retain_graph=Tr...
深度学习07-深度卷积生成对抗网络(DCGAN)
liaomin416100569的专栏
07-11 5949
GAN（Generative Adversarial Network）是一种生成模型，由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。GAN的基本思想是通过让生成器和判别器相互对抗来学习生成真实样本的能力。生成器的作用是将一个随机噪声向量作为输入，通过一系列的神经网络层逐渐将其转化为一个与真实样本相似的输出。生成器的目标是尽量使生成的样本被判别器误认为是真实样本，从而欺骗判别器。生成器的训练目标是最小化生成样本与真实样本之间的差异。
生成对抗网络GAN
AIGC Studio：分享AIGC前沿知识和好玩应用，公众号同名。
04-20 1555
生成对抗网络Generative Adversarial Networks（GAN）包含生成模型（generative model）和判别模型(discriminative model)两个模型。生成模型的任务是生成和原始数据相似的实例，判别模型的任务是判断给定的实例是真实的还是伪造的。
GAN使用填坑过程
weixin_39663060的博客
09-16 319
GAN使用填坑过程
不服就GAN：GAN网络生成 cifar10 的图片实例（keras 详细实现步骤），GAN 的训练的各种技巧总结，GAN的注意事项和大坑汇总
qq_42902997的博客
12-31 4327
GAN 的调参技巧总结 生成器的最后一层不使用 sigmoid，使用 tanh 代替 使用噪声作为生成器的输入时，生成噪声的步骤使用 正态分布 的采样来产生，而不使用均匀分布 训练 discriminator 的时候，将 fake img 的标签设为 1，real img 的标签设成 0，这样更有利于其训练 在 generator 和 discriminator 设计的时候都使用 dropout 层来增加随机性；或者在 discriminator 的标签中 添加噪声 来提高随机性；因为随机
对坑生成网络系列——Gan简介
大鱼的博客
04-18 1266
Gan目前用于图像领域比较多一些，各式各样的gan都围绕着图像生成。 Gan包括两个网络，一个是生成网络（G_net），一个是判别网络（D_net）。由于目前主要是用于图像生成，因此G_net和D_net都是cnn，只是G_net输出的层是图片，而D_net输出的是判别结果（分类）。 既然涉及到两个网络，那么两个网络都需要同时训练，有两个网络当然就会有两个loss，我们当然不能只优化G_n...
生成对抗网络(GAN)原理与应用解析
"Generative Adversarial nets鉴赏...这篇文档是深入理解生成对抗网络的宝贵资源，适合对深度学习，特别是GAN感兴趣的学者和从业者。通过阅读和研究，读者可以掌握GAN的核心概念和技术，并获得进一步研究和开发的灵感。
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