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这份攻略帮你「稳住」反复无常的 GAN

机器之心  · 公众号  · AI  · 2019-02-17 12:06
选自Medium作者:Bharath Raj参与:Geek AI、张倩GAN 自 2014 年提出以来得到了广泛应用,BigGAN 等生成的以假乱真的图像更是引发了众多关注,但由于训练稳定性较差,GAN 的使用变得非常困难。本文列出了一些提高 GAN 训练稳定性的常用技术。生成对抗网络(GAN)是一类非常强大的神经网络,具有非常广阔的应用前景。GAN 本质上是由两个相互竞争的神经网络(生成器和判别器)组成的系统。GAN 的工作流程示意图。给定一组目标样本,生成器会试图生成一些人造的样本,这些生成的样本能够欺骗判别器将其视为真实的目标样本,达到「以假乱真」的目的。而判别器则会试图将真实的(目标)样本与虚假的(生成)样本区分开来。通过这样循环往复的训练方法,我们最终可以得 ………………………………

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