文件名称:
Generative_Adversarial_Networks_LS：用Pytorch编写的GAN-源码
开发工具:
文件大小: 42mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-14
详细说明：生成对抗网络
GAN的应用很多，但是在这里我将实现一些概念证明，以便更好地学习该网络的基础并使用Pytorch进行编码。
内容
1- GAN-MNIST：在MNIST数据集上使用线性层实现的GAN
优化程序判别器：Adam，学习率= 0.0002，β=（0.4，0.999）。
优化程序生成器：Adam，学习率= 0.0002，β=（0.4，0.999）。
标准：二元交叉熵
30纪元
2- GAN-CELEBA：受过训练的Generator在CELEBA数据集上使用它，已个性化以从GAN_GUI.py启动，DCGAN在< >上进行了解释
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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