文件名称:
CS390NIP-Lab4:MINST和F-MINST上的GAN-源码
开发工具:
文件大小: 196kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-06
详细说明：注意：我已经完成了F-MINST额外信用额度的详细部分，但是我的报告中未注明。 我已经更新了这个README.md来说明这一点。
普拉纳夫·奈尔（Pranav Nair）
资源
完全的
完成GAN以生成清晰的F-MNIST记录。 从3个类生成。
将convnet用于GAN网络。
实施选项以选择鉴别器和生成器之间的训练比率。 （我选择在[0.0，1.0]之间使用2个比率超参数，一个用于生成器，另一个用于鉴别器）
在每个网络的培训步骤中保存损失图。
EC：生成非常详细的F-MNIST记录（没有度量标准，请尽力而为）。 （我包括使用10000个历元的F-MINST外套图像的运行）
问题
描述鉴别器和生成器。
生成器是负责根据噪声矢量生成图像的网络，其有效性由鉴别器网络确定。 鉴别器网络确定图像是否伪造，并用于训练生成器作为其损失函数。
为什么有时我们有时需要训练鉴别器和生成器不同
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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