包含标签：生成对抗网络 的文章
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对抗生成网络（GAN）中的损失函数L1和L2损失函数的区别
目录 GAN的训练过程： L1和L2损失函数的区别 基础概念 相同点 差异 GAN的训练过程： 1、先定义一个标签：real = 1，fake = 0。当然这两个值的维度是按照数据……admin 2023-02-01
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GAN生成漫画脸
最近对对抗生成网络GAN比较感兴趣，相关知识点文章还在编辑中，以下这个是一个练手的小项目~ (在原模型上做了，为了减少计算量让其好训练一些。) 一、导入…… -
PyTorch使用快速梯度符号攻击（FGSM）实现对抗性样本生成（附源码和数据集MNIST手写数字）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言或者私信~~~ 一、威胁模型 对抗性机器学习，意思是在训练的模型中添加细微的扰动最后会导致模型性能的巨大差异…… -
对抗生成网络GAN系列——GANomaly原理及源码解析
🍊作者简介：秃头小苏，致力于用最通俗的语言描述问题 🍊往期回顾：对抗生成网络GAN系列——GAN原理及手写数字生成小案例 对抗生成网络GAN系列——DCGAN简介及人…… -
对抗生成网络GAN系列——CycleGAN简介及图片春冬变换案例
🍊作者简介：秃头小苏，致力于用最通俗的语言描述问题 🍊往期回顾：对抗生成网络GAN系列——GAN原理及手写数字生成小案例 对抗生成网络GAN系列——DCGAN简介及…… -
深度学习（PyTorch）——生成对抗网络（GAN)
一、GAN的基本概念 GAN是由Ian Goodfellow于2014年首次提出，学习GAN的初衷，即生成不存在于真实世界的数据。类似于AI具有创造力和想象力。 GAN有两大护法G和…… -
从零使用GAN（生成对抗网络）进行图像生成
目录 前言 导入所需包 基本参数配置 导入数据集 定义生成器与判别器 初始化生成器和判别器 定义损失函数 开始训练 绘制损失曲线 真假对比 前言 本项目使…… -
【Pytorch深度学习50篇】·······第七篇：【3】GAN生成对抗网络—PIX2PIX
可能看过看过我上两篇GAN和CGAN的朋友们都认为，mnist数据太简单了，也不太适合拿出去show，所以我们来一个复杂一点的，这次难度比之前两篇的难度又有所提升…… -
【Pytorch深度学习50篇】·······第七篇：【2】GAN生成对抗网络—CGAN
昨天的文章我们已经讲过了GAN及其算法的逻辑，以及GAN的模型结构和pytorch的实现代码 （我还是说到做到了，今天我又来更新了，尽管还是没人看） 今天我们稍微…… -
【Pytorch深度学习50篇】·······第七篇：【1】GAN生成对抗网络—GAN
又是时隔多日不更新了，总觉得写了没人看，看了没人点赞，同时也觉得自己写的有点太简单了，可能大家都懂，所以，这是就不跟新的理由，那为什么又更新了呢，……