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python - tf.keras を使用した tensorflow v2.1 トレーニング DCGAN が失敗しました。
tensorflow.keras (ver 2.1) を使用して DCGAN をトレーニングしたいと考えています。
公式チュートリアル ( https://www.tensorflow.org/tutorials/generative/dcgan ) に従ったところ、公式コードは正常にトレーニングされました。
しかし、以下のように書き換えようとすると、トレーニング結果が失敗しました。
結果はノイズのように見え、トレーニングの反復に関係なく、損失はほぼサンプル値です。
何が原因かわかりません...
deep-learning - DCGAN に関する 2 つの質問: データの正規化と偽物/本物のバッチ
画像生成内で DCGAN + Reptile を使用するメタ学習クラスを分析しています。
このコードについて 2 つの質問があります。
最初の質問: DCGAN トレーニング中の理由 (74 行目)
実例 (real_batch) と偽例 (fake_batch) で構成される training_batch は作成されますか? 実像と偽像を混ぜて訓練を行うのはなぜですか? 多くの DCGAN を見てきましたが、この方法でトレーニングを行ったことはありません。
2 番目の質問: トレーニング中に normalize_data 関数 (49 行目) と unnormalize_data 関数 (55 行目) が使用されるのはなぜですか?
このプロジェクトでは Mnist データセットを使用しています。CIFAR10 のようなカラー データセットを使用したい場合、それらの正規化を変更する必要がありますか?