档案 | 生成对抗网络

生成对抗网络，简称GAN，是一种用于训练图像合成生成模型的深度学习架构。GAN架构相对简单，但对于初学者来说，GAN损失函数仍然是一个挑战。主要原因是该架构涉及两个模型的同步训练 […]

Frechet Inception Distance分数，简称FID，是一种计算真实图像和生成图像的特征向量之间距离的度量。该分数总结了这两组图像在计算机视觉特征统计方面的相似程度，这些特征是使用用于图像的inception v3模型计算的原始图像特征 […]

生成对抗网络，简称GAN，是一种深度学习神经网络架构，用于训练生成模型以生成合成图像。生成模型的一个问题是，没有客观的方法来评估生成图像的质量。因此，通常在训练过程中定期生成和保存图像 […]

生成对抗网络，简称GAN，是一种开发生成模型的有效深度学习方法。与其他使用损失函数训练到收敛的深度学习神经网络模型不同，GAN生成器模型是使用第二个模型（称为判别器）训练的，该判别器学习将图像分类为真实图像或生成图像。 […]

生成对抗网络（GAN）可能是图像合成最有效的生成模型。然而，它们通常仅限于生成小图像，并且训练过程仍然脆弱，依赖于特定的增强和超参数才能获得良好的结果。BigGAN是一种将一系列最新最佳实践整合在一起的方法 […]

生成对抗网络（简称GAN）最早由Ian Goodfellow等人在2014年的论文《Generative Adversarial Networks》中提出。此后，GAN受到了广泛关注，因为它们可能是生成大型高质量合成图像最有效的技术之一。因此，出现了许多关于GAN的书籍 […]

生成对抗网络（简称GAN）在生成高质量大图像方面非常有效。大多数改进都集中在判别器模型上，以训练更有效的生成器模型，而对生成器模型的改进投入较少。样式生成对抗网络（简称StyleGAN）是GAN的扩展 […]

生成对抗网络（简称GAN）在生成高质量合成图像方面非常有效。GAN的一个限制是它们只能生成相对较小的图像，例如64×64像素。渐进式增长GAN是GAN训练过程的扩展，它涉及训练GAN生成非常小的图像，例如 […]

渐进式增长生成对抗网络是一种训练深度卷积神经网络模型以生成合成图像的方法。它是传统GAN架构的扩展，涉及在训练过程中逐步增加生成图像的大小，从非常小的图像（例如4×4像素）开始。这 […]

渐进式增长GAN是GAN训练过程的扩展，允许稳定地训练能够输出高质量大图像的生成器模型。它涉及从一个非常小的图像开始，并逐步添加层块，以增加生成器模型的输出大小和判别器模型的输入大小 […]