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pytorch GAN伪造手写体mnist数据集方式
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2020-12-23
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一,mnist数据集 形如上图的数字手写体就是mnist数据集。 二,GAN原理(生成对抗网络) GAN网络一共由两部分组成:一个是伪造器(Generator,简称G),一个是判别器(Discrimniator,简称D) 一开始,G由服从某几个分布(如高斯分布)的噪音组成,生成的图片不断送给D判断是否正确,直到G生成的图片连D都判断以为是真的。D每一轮除了看过G生成的假图片以外,还要见数据集中的真图片,以前者和后者得到的损失函数值为依据更新D网络中的权值。因此G和D都在不停地更新权值。以下图为例: 在v1时的G只不过是 一堆噪声,见过数据集(real images)的D肯定能判断出G所生成
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