Generatives Deep Learning by David Foster

Autor:David Foster [David Foster]
Die sprache: eng
Format: epub
Herausgeber: dpunkt
veröffentlicht: 2020-03-24T16:00:00+00:00

Wir verwenden 1 als Label für echte Bilder und 0 für erzeugte Bilder. Beachten Sie, dass es ein Label pro Patch gibt, da wir einen PatchGAN-Diskriminator nutzen.

Um die Diskriminatoren zu trainieren, erzeugen wir zuerst mit dem entsprechenden Generator ein Batch von erzeugten Bildern und trainieren dann jeden Diskriminator mit dem Batch erzeugter Bilder und einem Batch echter Bilder. In einem CycleGAN ist die Batchgröße typischerweise 1 (ein einzelnes Bild).

Die Generatoren werden durch das zusammengesetzte Modell in einem Schritt zusammen trainiert. Sehen Sie, wie die sechs Ausgaben mit den sechs bei der Kompilierung definierten Verlustfunktionen übereinstimmen.

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