图5 DCGAN在imagenet-1k上训练,然后对cifar-10进行分类,和k-means方法进行对比 4.3使用DCGAN作为feature extrctor对SVHN数据进行分类 在StreetView House Numbers dataset(SVHN,一个街景拍摄门牌号数据集)中,我们是在labeled data不足的情况下使用DCGAN的disciminator进行监
另一方面,作者团队通过展示他们训练好的DCGAN模型的最终效果,展示了多个模型经过LSUN数据集(一个包含三百万张不同卧室的视觉图像的卧室数据集)训练后,对于卧室场景和场景内物体的生成效果。 首先,作者通过展示模型经过一个epoch训练后得到的生成样本,证明模型并非对于训练样本特征和分布的简单记忆。 图4. 首个训练epoch...
图5 DCGAN在imagenet-1k上训练,然后对cifar-10进行分类,和k-means方法进行对比 4.3使用DCGAN作为feature extrctor对SVHN数据进行分类 在StreetView House Numbers dataset(SVHN,一个街景拍摄门牌号数据集)中,我们是在labeled data不足的情况下使用DCGAN的disciminator进行监督学习。我们从non-extra数据集中划分了一个10...
DCGAN论文简单解读 DCGAN论⽂简单解读 的全称是Deep Convolution Generative Adversarial Networks(深度卷积⽣成对抗⽹络)。是2014年Ian J.Goodfellow 的那篇开创性的之后⼀个新的提出将GAN和卷积⽹络结合起来，以解决GAN训练不稳定的问题的⼀篇paper.关于基本的GAN的原理，可以参考原始,或者其他⼀些有⽤的...
DCGAN 论文简单解读 简介:DCGAN的全称是Deep Convolution Generative Adversarial Networks(深度卷积生成对抗网络)。是2014年Ian J.Goodfellow 的那篇开创性的GAN论文之后一个新的提出将GAN和卷积网络结合起来,以解决GAN训练不稳定的问题的一篇paper.关于基本的GAN的原理,可以参考原始paper,或者其他一些有用的文章和代码,...
DCGAN 论文简单解读 2018-05-18 09:55 −DCGAN 论文解读... lyrichu 0 34811 【项目管理】Mybatis-Generator之最完美配置详解 2018-06-05 10:16 −今天看到了一篇总结特别详细的关于Mybatis-Generator配置文件的文章,特转载进行记录学习使用。先附上原文地址链接:张思全---全哥文章<?xml version="1.0" enc...