GAN的损失函数和二元交叉熵损失的对应及代码

原创

于 2024-09-17 15:45:36 发布 · 746 阅读

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#生成对抗网络 #机器学习 #深度学习

以下解释为GPT生成

在这里插入图片描述

这里有个问题，使用二元交叉熵，的时候生成器的损失如何体现

看代码

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 设置设备为GPU或CPU
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 定义生成器 (Generator)
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(Generator, self).__init__()
        self.model = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_size, hidden_size),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_size, hidden_size),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_size, output_siz