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1
回答
Keras
:从鉴别器到
生成
器的手动支持
、
、
、
我有一个模型,它本质上是一个辅助条件GAN;模型的第一部分是
生成
器,最后一部分是鉴别器。鉴别器进行多类(k=10)预测。在的工作之后(pp3是一个有用的图,但请注意,为了这个问题的目的,我忽略了
网络
结构的修改),我通过
生成
合成输入和类标签(“内部循环”)来训练整个模型进行T=32迭代。我如何使用
Keras
实现这一点?可以在
Keras
中进行循环展开吗?我如何提供一个任意的损失,并将其支撑到展开的层中? 更新:现在有一个实现,在PyTorch中,它使用了Facebook的“更高”库。这似乎意味着,为了在整个<
浏览 1
提问于2020-03-16
得票数 1
1
回答
tensorflow中二元交叉熵的标签平滑
、
tf.
keras
.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=False, label_smoothing=0, reduction=losses_utils.ReductionV2.AUTO, name='binary_crossentropy') 如果我指定label_smoothing = 0.1,这是否意味着它将
生成
0到0.1之间的随机数,而不是硬标签0(对于假图像)和0.9我正在努力稳定我的
生成
性
对抗
网络
训练。谢谢。
浏览 30
提问于2020-10-09
得票数 2
0
回答
具有张量流后端的
Keras
中的梯度反转层
、
、
、
我在使用Theano后端的
keras
中看到了一些GRL层的代码片段。如何使用Tensorflow后端实现它。我使用
keras
的经验较少。我正在尝试实现DANN (领域
对抗
神经
网络
)
浏览 6
提问于2017-11-27
得票数 0
1
回答
Keras
鉴别器训练函数-是否应该连接假和真?
、
、
、
、
我注意到了几个版本的鉴别器训练函数。D.trainable = True noise = np.abs(np.random.randn(batch_size,100)) x_fake = G.predict(noise)y_fake[:,0] = 1 x_real = np.array([sample_data_pp(num=100)[0] for i in range(batch_si
浏览 3
提问于2020-08-18
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1
回答
如何将我的
keras
模型与我自己在运行时
生成
的数据相匹配
、
我正在尝试做一个
生成
性
对抗
网络
,但我不能适应
生成
器模型。我使用仅具有密集层的顺序()模型,首先使用input_shape=(1,),最后使用imgsize * imgsize1 *3输出空间。ValueError:检查目标时出错:要求GenDense5具有形状(1,),但得到形状为(2352,)的数组
keras
.layers.Dense(1, input_shape=(1,), activation=tf.nn.si
浏览 11
提问于2019-07-05
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1
回答
能够在google中运行代码,但不能在本地的anaconda实验室运行代码
、
、
、
、
My Drive/audio_ml_proj/Emotion_Model_aug.h5")opt =
keras
.optimizers.rmsprop我想这是因为我的anaconda中的包不是那么更新的,我也把我的
keras
更新到了最新的版本。 任何帮助现在都是很好的选择,请帮助。
浏览 1
提问于2020-03-08
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1
回答
DCGAN -理解代码中的问题
、
、
、
这是解码-卷积
生成
对抗
性
网络
(DC-GAN)代码的一部分。我在
keras
文档中读到过,但不明白它在这里做什么。具有TensorFlow后端完整源代码的
Keras
:
浏览 2
提问于2017-12-26
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1
回答
GANs与
对抗
性学习的联系
、
、
、
“
对抗
性学习”(AL)与“
生成
性
对抗
性
网络
”(GANs)之间有联系吗?说甘斯雇用AL有效吗?
浏览 0
提问于2021-12-06
得票数 0
4
回答
我们能用
生成
的
对抗
性
网络
生成
巨大的数据集吗?
、
我正在处理一个问题,我找不到足够的数据集(图像)来输入我的深层神经
网络
进行训练。够了吗?
浏览 0
提问于2017-04-04
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1
回答
基于NLP任务的在线
对抗
性训练
、
、
、
我想为我的神经
网络
实现一个自定义的损失函数,以考虑训练过程中
对抗
性例子的贡献,用快速梯度符号法计算。其中,J是一个经典的范畴交叉熵,计算了输入的wrt。x + delta就是
对抗
性的例子。
网络
结构sentence = Input(shape=(story_maxlen,)) encoded_sentence = Embedding(vocab_size, embed_sizemodel.compile(optimizer="adam", loss
浏览 2
提问于2020-04-16
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1
回答
在卡通的VGG在哪里?
当我读到Cartoongan 卡通络:用于照片卡通化的
生成
对抗
性
网络
的报纸时,我对vgg在整个
网络
中的位置感到非常困惑。 根据关于GAN
生成
对抗
性网的文章,我看不到
网络
中存在vgg的任何地方。
浏览 0
提问于2022-09-20
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2
回答
生成
对抗
网络
tanh?
、
、
我想知道,为什么在我看到的大多数GAN模型(至少在MNIST中),激活函数(用于鉴别器和
生成
器)是tanh?ReLu不是更高效吗?(我总是为预测
网络
阅读这篇文章) 谢谢!
浏览 3
提问于2017-01-06
得票数 9
1
回答
Keras
使用顺序图层添加数据
、
、
、
、
我在
Keras
中有两个顺序模型: model = Sequential() discriminator.trainable = False return model 我用它来训练
网络
但是,我的<em
浏览 17
提问于2017-03-11
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1
回答
Keras
对抗
网络
训练中的矛盾结果
、
、
在上面的图像中,我们看到了鉴别器和
生成
器都在向100%的准确率竞争。我原以为,如果正确地建立了模型,他们会有一个逆关系,然后一个人可以继续调整超参数。 如果甄别器太强,如何解释发电机的行为?我已经将这两个优化器更新为
Keras
Adam,并且给
生成
器提供了比鉴别器更高的学习速度,此外,每一次对判别器的批量培训,还会对
生成
器进行两次培训。
浏览 4
提问于2020-07-17
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1
回答
为什么“不需要马尔可夫链”来获得梯度是一个优势呢?
、
、
、
、
在原始GAN (
生成
对抗
性
网络
)论文),
生成
对抗
性
网络
由I.古德费罗,J. Pouget,M.阿尔。
浏览 0
提问于2022-10-03
得票数 3
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1
回答
如何在
keras
中实现
生成
对抗
网络
(GAN)的交叉验证?
、
、
我有很多批次,我不知道当涉及到
keras
中的GANs时,您会如何进行交叉验证。对于一个简单的神经
网络
,它是难以置信的简单,如文档中所示: model.fit(X, Y, validation_split=0.33, epochs=15, batch_size=100) 然而,我正在尝试为我已经在互联网上搜索过了,没有发现任何人在
keras
中对GANs进行交叉验证。 提前感谢!
浏览 34
提问于2020-04-22
得票数 1
2
回答
Keras
中的
生成
对抗
性
网络
(GANs) --建立组合模型
、
、
我正在尝试创建一个非常简单的GANs模型,并且不确定如何将
生成
器和鉴别器结合起来用于训练
生成
器from
keras
.layers importInput, Denseimport numpy as np def build_generator(input_dimdiscriminator.compile(loss='mean_squared_erro
浏览 5
提问于2017-11-22
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1
回答
模块对象没有属性leaky_relu。
、
我试图从上运行代码,这是一个使用
keras
的
生成
对抗
性
网络
的实现。我按照说明安装了所有的要求。然后我尝试运行的代码。但是,库的兼容性似乎存在一些问题。build_discriminatorFile "/opt/libraries/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/
keras
add output_tensor = laye
浏览 1
提问于2018-02-22
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1
回答
Resnet-50带有cleverhans FGSM准确率固定在5%的
对抗
性训练
、
、
我正在
对抗
性地训练一个从
Keras
加载的resnet-50,使用来自cleverhans的FastGradientMethod,并期望
对抗
性准确率至少提高90% (可能是99.x%)。当训练没有和
对抗
损失函数时,精度在3000个样本后不会卡住,但在第一个时期继续上升> 0.95。当用lenet-5,alexnet和vgg19替换
网络
时,代码按预期工作,并且实现了与非
对抗
性的categorical_corssentropy损失功能绝对相当的准确性。ResNet-50获取代码: def
浏览 4
提问于2020-04-07
得票数 1
2
回答
CapsNet
生成
对抗
性
网络
这是神经
网络
栈可视化计算的一种全新方法。但我的问题是。是否可以使用CapsNet作为GAN。我只理解CapsNet的概念,但不理解技术限制。这有可能吗? 这听起来对我来说是个不错的研究领域:)
浏览 0
提问于2017-11-23
得票数 4
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