model.add(Conv2D(3, kernel_size=5, padding='same', activation='sigmoid')) def __init__(self, discriminator, generator, latent_dim):
def compile(self, d_optimi
浏览 14提问于2021-04-04得票数 0
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Keras中的GAN优化器设置
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我正在研究一个生成性的对抗性网络，在Keras中实现。我有我的生成器模型G和鉴别器D，它们都是由两个函数创建的，然后使用这两个模型创建GAN模型，就像代码中的这个简单示例：
D.t
浏览 0提问于2019-04-12得票数 1
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GAN仅在几个时期内收敛
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我在Keras中实现了一个通用的对抗网络。我的训练数据大小约为16,000，其中每个图像的大小为32*32。我的所有训练图像都是imagenet数据集中关于对象检测任务的图像的调整大小版本。我使用学习率为1e-4的AdamOptimizer，beta1为0.5，我还将dropout rate设置为0.1。我首先在3000张真实图像和3000张假图像上训练描述者，它达到了93%的准确率。然后，我训练了500个时期，批处理大小为32。然而，我的模型似乎只在几个时期内收敛(&
浏览 2提问于2017-01-26得票数 3
我正在研究深度学习模型在胸部X光异常检测方面的表现。由于数据稀少，我使用不同的增强策略来增加数据，包括：生成对抗性网络
与现有的文献相反，我发现，与GAN生成的合成图像相比，传统的增强方法(我在此已经提到
浏览 0提问于2018-11-28得票数 1
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在GAN中，鉴别器的目的是区分实际输入和由发生器合成的输入。
假设我训练一个GAN，直到发电机足够好的时候欺骗鉴别器。然后，我可以使用判别器作为分类器来测试输入是否属于单个类吗？例如，如果我训练StyleGAN能够合成真实感的猫，我能用经过训练的鉴别器来检测图像是否是猫吗？我的想法是，也许鉴别器会比其他分类器模型更精确，因为它对更多的输入进行了有效的训练，这要归功于生成器。另一方面，也许甄别器在某种程度上更糟糕，因为它已经在<
浏览 0提问于2020-01-09得票数 7
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是否有可能训练GAN模型在特定环境(例如办公室、树林、海滩.)上画出一幅图像.在我们把它的人挖出来之后？例如，我在Places2上使用了这个Places2‘S预先训练过的GAN模型📷但是当我把图像输入到上面提到的GAN模型时，结果并不是很好：如果可能的话，最好的GAN架构是什么？
浏览 0提问于2018-07-11得票数 3
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调整GAN超参数
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如上面两张图片所示，在训练DCGAN模型时，梯度不稳定和波动greatly.Because，因此模型不能绘制出完美的图像，甚至绘制出人类eyes.Does可以识别的图像。('sigmoid'))
生成器和GAN='RandomNormal', bias_initializer='
浏览 2提问于2017-09-24得票数 0
我最近开始研究GAN，但当我读到GAN的训练算法时，它说第一步是训练鉴别器，然后在循环中训练生成器，而它们并不平衡。我很困惑，难道我们不能同时训练这两个吗？
浏览 8提问于2021-10-29得票数 0
我正在构建一个GAN来检测图像中的异常。我在keras上构建了我的模型，因为我只熟悉keras。生成器和鉴别器都是自动编码器，我定义了自己的损失函数。该模型的概念是这样的:该模型仅在正常图像上进行训练，并在正常图像和异常图像上进行测试，由于该模型在训练期间仅看到正常图像，因此它不能像正常图像一样重建出良好的异常图像，因此可以使用较大的重建误差作为异常的指示使用2个自动编码器的原因是，第二个重建图像将具有比原始输入更大的距离，因此它可以更好地分离异常图像。
我不知道哪里出
浏览 4提问于2019-11-08得票数 0
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我在Colab训练一个模型，但是，我关闭了我的电脑，这个训练停止了。每隔5个时期，我就会保存权重。我想是的，但我不知道是怎么回事。如何使用先前保存的权重继续训练？
谢谢。
浏览 1提问于2019-10-24得票数 2
我看到了一个代码示例(太大了，无法粘贴在这里)，作者使用的是model.train_on_batch(in, out)而不是model.fit(in, out)。
浏览 0提问于2018-01-31得票数 12
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在GAN中减少损失意味着什么？
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我已经建立了一个GAN，并且我正在根据一次优化多个功能的概念手动训练它。根据我所用的公式，在最大限度地减少了鉴别器和发生器的损失的同时，虽然我成功地在很大程度上减少了发生器和鉴别器的损失(比原来的GAN训练值更好)，但是所生成的图像并不像原来的GAN训练那样好。我需要记住的是GAN的任何内在属性吗？
浏览 5提问于2022-09-28得票数 -1
当使用CNTK训练时，有没有办法将GAN生成器的进度以图像的形式输出到Tensorboard？我想看看Geneartor在训练过程中创建了什么图像。
我使用这个例子作为训练的起点：
浏览 3提问于2017-05-15得票数 1
当我试图训练一个GAN进行图像生成时，我遇到了一个我无法解释的问题。当我检查以下内容时：predictions = GAN</
浏览 1提问于2018-02-26得票数 1
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我从GANs开始，我正在MNIST数据集上训练一个DC-GAN。我想使用Frechet初始距离(FID)来评估我的模型。由于盗梦空间网络没有对MNIST数字进行分类训练，我可以使用任何简单的MNIST分类器吗?或者对于我需要使用的分类器有什么条件？还是我应该只使用盗梦空间网络？我还有几个问题
对于我使用</em
浏览 3提问于2019-07-24得票数 4
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我已经在云中训练了一段时间。我用谷歌的免费信用。我的带有CPU的笔记本电脑似乎不能胜任这项任务。📷没有编译错误，我使用TensorBoard查看图像。
生成器的输出是(1024,1024)图像。如果这是我的原版，是一个(299,299)图像。
浏览 0提问于2018-05-30得票数 1
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我一直在尝试使用自定义数据集来训练一个style-gan2网络。不幸的是，我目前运行计算的服务器有点不稳定，在经过三天的培训后，它就会崩溃。在网络崩溃之前，是否有任何方法可以继续使用网络的最后快照来训练网络？我已经看到了一些关于网络继续培训的参考，但是样式-gan或style-gan2GitHub页面都没有提到它。
浏览 8提问于2020-02-28得票数 5
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discriminator.trainable = False
gan.compile(..)然而，我得到了警告：如果我每批重新编译鉴别器和gan</
浏览 0提问于2019-01-05得票数 2
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GANs增加培训数据
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我一直在阅读关于生成对抗性网络(GANs)的文章，并想知道是否有必要将生成器的功能仅仅用于创建更多的培训数据。在这样的情况下，我没有足够的训练数据来构建一个健壮的分类器，我能用这个有限的数据来训练一个生成器，它能产生足够好的样本来提高我的鉴别器(分类器)的准确性吗？
浏览 0提问于2017-03-15得票数 1
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在GAN中，有必要编译生成器吗
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我一直在研究GAN，让我抓狂的是，为什么我们要编译生成器模型，即使我们编译了组合的GAN模型，为什么还要单独编译生成器。gan_input = Input(shape=(noise_dim,))gan</em
浏览 1提问于2020-06-10得票数 1
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