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51CTO-对抗生成网络|dcgan项目实战:基于卷积的判别网络|唐宇迪|中国AI数据|文章4
作者:CNAI / 2019-08-29 / 浏览次数:40

51CTO-对抗生成网络|dcgan项目实战:基于卷积的判别网络|唐宇迪|中国AI数据|文章4

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嗯,其实来说就是说对于这个大地网络来说,它有两种输入法,
一种输入是咱们一个真实数据的输入法就是这个input,
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那么还有一种书是什么?还有一种收入是咱们的cf点g吧。CF点g是什么?
CF点g是咱们生成出来的那个64×64×3吧,也就是说咱们现在这个大地网络啊,
网络模型虽然是一模一样的,但是呢,咱们要实际画出来两个一个叫做一个叫做地下啊。
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下杠那么这个地下杠的意思啊,就是说,嗯,咱们他的收入是咱们生成网络生成网络生成出来的图输入,
咱们就说到这个地段当中真实的输了,咱们就输到这个地当中,其实啊,他们的。
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一个函数啊,都是一模一样的,只是说啊,他们的一个参数是不一样的,
咱们也可以把这些变量给他use一下好,咱们来说下面就到了咱们这个loss定义了,
其实这个loss定义啊,还是蛮关键的那么。这里头咱们就用这样一种交叉熵函数啊,
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就是跟逻辑回归中的交叉熵啊,其实是一样的,就是这种交叉熵函数啊,
咱们来看一下,那么首先啊,咱们要优化的一个对象是什么?咱们来看要用。
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爱对象在找一个叫做我们早上的啊,这呢,要优化的函数是不是这个b-啊?
那么咱们希望这个判别网络咱得靠这个对抗,咱们说它的一个输入什么?
它的一个收入是一个真。使得数据吧,那么对于一个真实的数据,
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咱们希望最终的结果是等于几啊?也就是说咱们的target是等于几啊?
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