11、生成对抗网络与视频字幕应用技术解析

生成对抗网络与视频字幕应用技术解析

1. 构建训练过程

在训练生成对抗网络（GAN）时， train_network 函数是核心部分。首先，我们为生成器和判别器的损失函数定义优化器，这里使用 Adam 优化器，它是随机梯度下降优化器的高级版本，在训练 GAN 时表现出色。Adam 利用梯度的衰减平均值（类似于动量以保持稳定梯度）和梯度平方的衰减平均值（提供关于成本函数曲率的信息）。通过 tf.summary 定义的不同损失变量会写入日志文件，可通过 TensorBoard 进行监控。

以下是 train_network 函数的详细代码：

def train_network(self):
    self.learning_rate = tf.placeholder(tf.float32)
    self.d_optimizer = tf.train.AdamOptimizer(self.learning_rate, beta1=self.beta1, beta2=self.beta2)
    self.g_optimizer = tf.train.AdamOptimizer(self.learning_rate, beta1=self.beta1, beta2=self.beta2)

    self.init_op = tf.global_variables_initializer()
    self.sess = tf.Session()
    self.sess.run(self.init_op)
    # se