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“激活函数”能分成两类——“饱和激活函数”和“非饱和激活函数”。sigmoid和tanh是“饱和激活函数”，而ReLU及其变体则是“非饱和激活函数”。使用“非饱和激活函数”的优势在于两点：1.首先
实现一个LeakyReLU，参见课堂笔记或者这篇论文的等式(3)thispaper。LeakyReLUs使得ReLU的元素不”失活”，在GANS的方法中经常实用(maxout也可以，但是这会增加整个模型的大小，因此这个作业里没有用)。defleaky_relu(x,alpha=0.01):"""Computethe
如DCGAN论文中所述，这个数字应该是0.0002beta1-Adam优化器的beta1超参数。如论文中所述，此数字应为0.5ngpu-可用的GPU数量。如果这是0，代码将在CPU模式下运行。如果此数字大于0，它将在该数量的GPU上运行
如果需要解决此问题，可以用更多层扩展此体系结构，但是使用stridedconvolution，BatchNorm和LeakyReLUs具有重要意义。DCGAN论文提到，使用stridedconvolution而不是通过池化来进行下采样是个好方法，因为它可以让网络学习自己的池化函数。...
论文中取值为0.0002beta1-Adamoptimizers的超参beta1。论文中取值为0.5ngpu-使用的gpu个数，若为0表示使用cpu模式。#Rootdirectoryfordatasetdataroot="data/celeba"#Numberofworkersfordataloaderworkers=2#Batchsizeduringtraining=
CS231n计算机视觉课程-生成对抗网络(TensorFlow)-Heywhale.生成对抗网络(GANs)¶CS231N到目前位置，所有对神经网络的应用都是判别式模型，给定一个输入，训练产生一个label输出。.从直接对一个图片的分类到句子生成(也是一个分类问题，我们的label是在词空间中...
2.GAN本身也是一种无监督学习的典范，因此它在无监督学习，半监督学习领域都有广泛的应用，比较好的论文有ImprovedTechniquesforTrainingGANsBayesianGAN（最新）GoodSemi-supervisedLearning3.
从DCGAN论文中，作者指定所有模型权重均应从均值=0，stdev=0.02的正态分布中随机初始化。weights_init函数采用已初始化的模型作为输入，并重新初始化所有卷积，卷积转置和批处理归一化层，以满足该标准。初始化后立即将此功能应用于模型。
官网实例详解4.22（mnist_acgan.py）-keras学习笔记四.标签：深度学习keras.基于MINIST数据集训练辅助分类器ACGAN（生成对抗网络）.包含了辅助分类器（功能）的生成对抗网络.Keras实例目录.运行生成文件.效果展示.plot_epoch_073_generated（图片文件）.代码注释.
tflearnkearsGAN官方demo代码——本质上GAN是先训练判别模型让你能够识别噪声，然后生成模型基于噪声生成数据，目标是让判别模型出错。GAN的过程就是训练这个生成模型参数！
“激活函数”能分成两类——“饱和激活函数”和“非饱和激活函数”。sigmoid和tanh是“饱和激活函数”，而ReLU及其变体则是“非饱和激活函数”。使用“非饱和激活函数”的优势在于两点：1.首先
实现一个LeakyReLU，参见课堂笔记或者这篇论文的等式(3)thispaper。LeakyReLUs使得ReLU的元素不”失活”，在GANS的方法中经常实用(maxout也可以，但是这会增加整个模型的大小，因此这个作业里没有用)。defleaky_relu(x,alpha=0.01):"""Computethe
如DCGAN论文中所述，这个数字应该是0.0002beta1-Adam优化器的beta1超参数。如论文中所述，此数字应为0.5ngpu-可用的GPU数量。如果这是0，代码将在CPU模式下运行。如果此数字大于0，它将在该数量的GPU上运行
如果需要解决此问题，可以用更多层扩展此体系结构，但是使用stridedconvolution，BatchNorm和LeakyReLUs具有重要意义。DCGAN论文提到，使用stridedconvolution而不是通过池化来进行下采样是个好方法，因为它可以让网络学习自己的池化函数。...
论文中取值为0.0002beta1-Adamoptimizers的超参beta1。论文中取值为0.5ngpu-使用的gpu个数，若为0表示使用cpu模式。#Rootdirectoryfordatasetdataroot="data/celeba"#Numberofworkersfordataloaderworkers=2#Batchsizeduringtraining=
CS231n计算机视觉课程-生成对抗网络(TensorFlow)-Heywhale.生成对抗网络(GANs)¶CS231N到目前位置，所有对神经网络的应用都是判别式模型，给定一个输入，训练产生一个label输出。.从直接对一个图片的分类到句子生成(也是一个分类问题，我们的label是在词空间中...
2.GAN本身也是一种无监督学习的典范，因此它在无监督学习，半监督学习领域都有广泛的应用，比较好的论文有ImprovedTechniquesforTrainingGANsBayesianGAN（最新）GoodSemi-supervisedLearning3.
从DCGAN论文中，作者指定所有模型权重均应从均值=0，stdev=0.02的正态分布中随机初始化。weights_init函数采用已初始化的模型作为输入，并重新初始化所有卷积，卷积转置和批处理归一化层，以满足该标准。初始化后立即将此功能应用于模型。
官网实例详解4.22（mnist_acgan.py）-keras学习笔记四.标签：深度学习keras.基于MINIST数据集训练辅助分类器ACGAN（生成对抗网络）.包含了辅助分类器（功能）的生成对抗网络.Keras实例目录.运行生成文件.效果展示.plot_epoch_073_generated（图片文件）.代码注释.
tflearnkearsGAN官方demo代码——本质上GAN是先训练判别模型让你能够识别噪声，然后生成模型基于噪声生成数据，目标是让判别模型出错。GAN的过程就是训练这个生成模型参数！
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