具体参数包括: 1.输入层:接受生成样本或真实样本作为输入,通常是图像的像素值或文本的词向量。 2.隐藏层:多个卷积层或全连接层,用于学习样本的特征表示。 3.输出层:将隐藏层的特征映射为一个标量值,表示样本的真实性。 2.训练过程。 WGANGP的训练过程采用了Wasserstein距离和梯度惩罚的概念,以稳定生成器和判别器...
独家｜GAN大盘点，聊聊这些年的生成对抗网络 : LSGAN, WGAN, CGAN, infoGAN, EBGAN, BEGAN, VAE ...
WGAN-GP WGAN_GP中的d_loss和G_loss为啥那么大,改完参数后还是特别大? 60%|██████ | 9/15 [00:01<00:00, 6.72it/s]Epoch [547/5000] Batch 10/15 Loss …显示全部 关注者1 被浏览10 关注问题写回答 邀请回答 好问题 添加评论 分享 ...