【GAN小白入门】Semi-Supervised GAN 理论与实战

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【GAN小白入门】Semi-Supervised GAN 理论与实战。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

  • 🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客
  • 🍖 原作者:K同学啊
  • 🚀 文章来源:K同学的学习圈子
  • 论文原文:Semi-Supervised Learning with Generative Adversarial Networks.pdf

在学习GAN的时候你有没有想过这样一个问题呢,如果我们生成的图像是带有标签的,例如数字0-9,那为什么要鉴别器判断输入图像为真假,而不直接判断图像是0-9中的哪一个数字呢,这样的鉴别效果不是更好吗?今天要讲解的SGAN将解答你的疑惑。

一、理论知识讲解

该算法将产生式对抗网络(GAN)拓展到半监督学习,通过强制判别器D来输出类别标签。我们在一个数据集上训练一个生成器G 以及 一个判别器D,输入是N类当中的一个。在训练的时候,判别器D被用于预测输入是属于 N+1类文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-700695.html

到了这里,关于【GAN小白入门】Semi-Supervised GAN 理论与实战的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 迁移学习《Cluster-Guided Semi-Supervised Domain Adaptation for Imbalanced Medical Image Classification》

    论文标题:Cluster-Guided Semi-Supervised Domain Adaptation for Imbalanced Medical Image Classification 论文作者:S. Harada, Ryoma Bise, Kengo Araki 论文来源:ArXiv 2 March 2023 论文地址:download  论文代码:download 视屏讲解:click 一种半监督域自适应方法,对医学图像分类任务中常见的类不平衡情况具有

    2023年04月11日
    浏览(45)
  • 论文精读:带有源标签自适应的半监督域适应(Semi-Supervised Domain Adaptation with Source Label Adaptation)

    具有源标签适应的半监督域适应 原文链接 文章指出当前的半监督域适应(Semi-Supervised Domain Adaptation, SSDA)方法通常是通过特征空间映射和伪标签分配将目标数据与标记的源数据对齐,然而,这种面向源数据的模型有时会将目标数据与错误类别的源数据对齐,导致分类性能降

    2024年02月10日
    浏览(46)
  • 【视觉SLAM】MonoRec: Semi-Supervised Dense Reconstruction in Dynamic Environments from a Single Moving C

    Citations: F. Wimbauer, N. Yang, L. von Stumberg,et al.MonoRec: Semi-Supervised Dense Reconstruction in Dynamic Environments from a Single Moving Camera[C].2021 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).Nashville,TN,USA.2021:6108-6118. Keywords: Training,Costs,Three-dimensional displays,Volume measurement,Robot vision systems,

    2023年04月08日
    浏览(47)
  • 【论文导读】- GraphFL: A Federated Learning Framework for Semi-Supervised Node Classification on Graphs

    原文地址:https://arxiv.org/abs/2012.04187 Graph-based semi-supervised node classification (GraphSSC) has wide applications, ranging from networking and security to data mining and machine learning, etc. However, existing centralized GraphSSC methods are impractical to solve many real-world graph-based problems, as collecting the entire graph and labeli

    2024年02月02日
    浏览(44)
  • CS231N assignment3-transformer,GAN,self-supervised,LSTM

    这部分作业内容很大,上传到github费了很多时间,参考的是这篇:如何在GitHub上传大文件(≥100M) | 码农家园 (codenong.com) 但是还是没传成功··· 所以我直接传到网盘里了 链接:https://pan.baidu.com/s/1T8Sc2Owq6OMtDSo5SNKlaA  提取码:784w  --来自百度网盘超级会员V2的分享 然后简单介

    2024年02月15日
    浏览(41)
  • 适合小白学习的GAN(生成对抗网络)算法超详细解读

    “GANs are \\\'the coolest idea in deep learning in the last 20 years.\\\' ” --Yann LeCunn, Facebook’s AI chief   今天我们就来认识一下这个传说中被誉为过去20年来深度学习中最酷的想法——GAN。  GAN之父的主页: http://www.iangoodfellow.com/  GAN论文地址: https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf 目录 前言  📢一、

    2024年02月02日
    浏览(46)
  • 半理想架构的Doherty功率放大器理论与仿真-基于GAN器件CGH40010F

    理想架构的Doherty功率放大器理论与仿真中已经介绍了如何在ADS中使用理想电流源来对DPA的架构进行仿真。 但是理想的电流源太理想了 ,电压、电流的许多行为都是需要自己使用数学公式去严格定义,稍微出错就会出现问题。 那我们能不能使用现有的管子的模型来进行DPA架构

    2024年02月21日
    浏览(37)
  • GAN!生成对抗网络GAN全维度介绍与实战

    本文为生成对抗网络GAN的研究者和实践者提供全面、深入和实用的指导。通过本文的理论解释和实际操作指南,读者能够掌握GAN的核心概念,理解其工作原理,学会设计和训练自己的GAN模型,并能够对结果进行有效的分析和评估。 作者 TechLead,拥有10+年互联网服务架构、AI产

    2024年02月12日
    浏览(48)
  • 大数据机器学习GAN:生成对抗网络GAN全维度介绍与实战

    本文为生成对抗网络GAN的研究者和实践者提供全面、深入和实用的指导。通过本文的理论解释和实际操作指南,读者能够掌握GAN的核心概念,理解其工作原理,学会设计和训练自己的GAN模型,并能够对结果进行有效的分析和评估。 生成对抗网络(GAN)是深度学习的一种创新架

    2024年02月03日
    浏览(39)
  • AIGC实战——WGAN(Wasserstein GAN)

    原始的生成对抗网络 ( Generative Adversarial Network , GAN ) 在训练过程中面临着

    2024年02月05日
    浏览(30)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包