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예제를 실행하면 피처 맵에 영역의 1/4가 있는 컨볼루션 레이어의 출력 모양이 표시됩니다. 그런 다음 생성된 예제에서 모델을 평가할 수 있으며 실제 및 가짜 샘플에 대한 분류 정확도를 보고할 수 있습니다. 이미지를 만들기 위해 심층 신경망을 구축할 때 Good은 다소 주관적입니다. 교육 프로세스의 몇 가지 예를 살펴 보겠습니다, 그래서 당신은 GANMNIST를 생성하는 법을 배우기 시작하는 방법을 직접 볼 수 있습니다. 예제를 실행하면 실제 및 가짜 예제를 생성하고 모델을 업데이트한 다음 동일한 예제에서 모델을 평가하고 분류 정확도를 인쇄합니다. 아래 예제에서는 생성기 모델에 대한 입력으로 사용할 수 있는 100차원 잠재 공간에서 500개의 임의 가우시안 포인트를 생성하는 방법을 보여 줍니다. 각 지점을 사용하여 이미지를 생성할 수 있습니다. 우리는 훈련 과정이 상대적으로 불안정한 것을 볼 수 있습니다. 첫 번째 열은 반복 번호를 보고하고, 두 번째는 실제 예에 대한 판별자의 분류 정확도를 보고하고, 세 번째 열은 생성된(fake) 예에 대한 판별자의 분류 정확도를 보고한다.

아래 예제에서는 `보폭` 인수를 (2,2)로 설정하여 다운샘플링 보폭 컨볼루션을 사용하는 단일 숨겨진 컨볼루션 레이어를 사용하여 이를 보여 줍니다. 효과는 모델이 입력을 64×64에서 32×32로 다운샘플링하는 것입니다. 이 자습서에서는 간단한 1차원 함수를 선택 하 고 Keras 딥 러닝 라이브러리를 사용 하 여 처음부터 생성 적 대 망을 개발 하 고 평가 하기 위한 기초로 사용 합니다. 목록 3은 판별자 모델의 각기 코드를 보여 주며, 이 코드는 다음과 같이 표시됩니다. 트레이닝을 위해 정의된 손실 함수를 가진 위에서 설명한 판별자입니다. 판별기의 출력은 sigmoid이기 때문에, 우리는 손실에 대한 이진 크로스 엔트로피를 사용합니다. 최적화 로 RMSProp이 경우에 대한 아담에 비해 더 현실적인 가짜 이미지를 생성합니다. 학습 속도는 0.0008입니다. 웨이트 디감 및 클립 값은 교육의 후반부 에서 학습을 안정화시킵니다. 학습 률을 조정하는 경우 부패를 조정해야합니다. TensorFlow 및 Keras를 사용하여 딥 컨볼루션 GAN을 구축하는 방법 2 연구 논문에서 제안된 생성 적대적 네트워크(GAN)의 케라스 컬렉션(Keras Collection of Keras) 구현을 사용하여 딥 러닝 모델을 사용자 정의할 수 있는 방법.

이러한 모델은 경우에 따라 논문에 설명된 단순화 된 버전이지만 모든 계층 구성을 올바르게 하는 대신 핵심 아이디어를 다루는 데 중점을 두기로 결정했습니다. GAN 품종의 기여와 제안은 매우 환영합니다. 예제를 실행하면 각각 평균이 0에 가깝고 표준 편차가 1에 가까운 100개의 임의 가우시안 값으로 구성된 500개 포인트의 생성을 요약합니다(예: 표준 가우시안 분포). 다음으로, 우리는 가짜 예제를 만들기위한이 함수의 복사본을 만들 수 있습니다. 이제 클래스 레이블이 0인 1개의 클래스 레이블과 임의로 생성된 표본을 사용하여 실제 예제를 사용하여 이 모델을 학습할 수 있습니다. 특히 쉽게 이해하고 플롯할 수 있는 함수를 원합니다. 이렇게 하면 모델이 생성해야 하는 것에 대한 기대치를 설정하고 생성된 예제의 시각적 검사를 사용하여 품질에 대한 아이디어를 얻을 수 있습니다.