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WassersteinGAN master.zip

上传者: 2020-07-28 17:13:44上传 ZIP文件 1.77MB 热度 12次
Wasserstein GAN(下面简称WGAN)成功地做到了以下爆炸性的几点: 彻底解决GAN训练不稳定的问题,不再需要小心平衡生成器和判别器的训练程度,基本解决了collapse mode的问题,确保了生成样本的多样性,训练过程中终于有一个像交叉熵、准确率这样的数值来指示训练的进程,这个数值越小代表GAN训练得越好,代表生成器产生的图像质量越高,以上一切好处不需要精心设计的网络架构,最简单的多层全连接网络就可以做到。
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