最小二乘GAN：比常規GAN更穩定，比WGAN收斂更迅速
LSGANs基本思想 LSGANs的英文全稱是Least Squares GANs。這篇文章針對的是標準GAN生成的圖片質量不高以及訓練過程不穩定這兩個缺陷進行改進。改進方法就是將GAN的目標函數由交叉熵損失換成最小二乘損失，而且這一個改變同時解決了兩個缺陷。 爲什麼最小二乘損失可以提高生成圖片質量？ 我們知道，GANs包含兩個部分：判別器和生成器。判別器用於判斷一張圖片是來自真實數據還是生成器
相關文章
- 1. GAN——LSGANs（最小二乘GAN）
- 2. 更快更穩定：這就是Wasserstein GAN
- 3. GAN——WGAN
- 4. W-GAN系 (Wasserstein GAN、 Improved WGAN)
- 5. 【WGAN】Wasserstein GAN
- 6. WGAN(2017)：Wasserstein GAN
- 7. GAN--6 WGAN EBGAN
- 8. 比CycleGAN更強的非監督GAN----DistanceGAN
- 9. GANs學習（GAN、wGAN）
- 10. GAN小結（BEGAN EBGAN WGAN CycleGAN conditional GAN DCGAN PGGAN VAEGAN）
- 更多相關文章...
- • PHP 類型比較 - PHP教程
- • ADO 更新記錄 - ADO 教程
- • RxJava操作符（十）自定義操作符
- • 常用的分佈式事務解決方案
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. GAN——LSGANs（最小二乘GAN）
- 2. 更快更穩定：這就是Wasserstein GAN
- 3. GAN——WGAN
- 4. W-GAN系 (Wasserstein GAN、 Improved WGAN)
- 5. 【WGAN】Wasserstein GAN
- 6. WGAN(2017)：Wasserstein GAN
- 7. GAN--6 WGAN EBGAN
- 8. 比CycleGAN更強的非監督GAN----DistanceGAN
- 9. GANs學習（GAN、wGAN）
- 10. GAN小結（BEGAN EBGAN WGAN CycleGAN conditional GAN DCGAN PGGAN VAEGAN）