Gan 生成對抗網絡

生成對抗網絡 Generative Adversarial Net 分爲兩個網絡 1.生成（噪音數據->圖像）。2.判別（圖像->真假概率）。 兩個網絡的訓練過程爲交替訓練。 1.初始化生成網絡參數，輸入爲一組噪音，輸出爲一個僞造圖像。 2.僞造圖像（label爲0)和真實圖像（label爲1)作爲判別網絡的輸入數據來訓練。【完成判別網絡訓練】 3.（接步驟1)將僞造圖像（添加label爲1）作爲

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