Ilang epoch mayroon si Gan?

2024 May -akda: Lynn Donovan | [email protected]. Huling binago: 2023-12-15 23:54

Isang batch na laki ng 128 sample ang ginagamit, at bawat pagsasanay kapanahunan nagsasangkot ng 5, 851/128 o humigit-kumulang 45 batch ng totoo at pekeng mga sample at mga update sa modelo. Samakatuwid, ang modelo ay sinanay para sa 10 mga kapanahunan ng 45 batch, o 450 na pag-ulit.

Katulad din ang maaaring itanong ng isa, ilang larawan ang kailangan para sanayin ang isang gan?

meron 50, 000 mga larawan ng pagsasanay at 10, 000 pagsubok ng mga larawan.

Ganun din, bakit mahirap sanayin si Gan? GAN - Bakit ganito mahirap sanayin Mga Generative Adversarial Network! Mas madaling makilala ang pagpipinta ni Monet kaysa pagguhit ng isa. Ang mga generative na modelo (paglikha ng data) ay itinuturing na marami mas mahirap paghahambing sa mga discriminative na modelo (pagproseso ng data). Pagsasanay GAN ay din mahirap.

Sa ganitong paraan, paano ka magko-code ng gan?

Ang mga pangunahing hakbang upang sanayin ang isang GAN ay maaaring ilarawan bilang mga sumusunod:

1. Mag-sample ng noise set at real-data set, bawat isa ay may sukat na m.
2. Sanayin ang Discriminator sa data na ito.
3. Mag-sample ng ibang subset ng ingay na may sukat na m.
4. Sanayin ang Generator sa data na ito.
5. Ulitin mula sa Hakbang 1.

Kailan ako dapat huminto sa pagsasanay Gan?

Kaya, ang tanging paraan upang huminto ang pagsasanay ng GAN ay sa pamamagitan ng biswal na pagsisiyasat sa mga nabuong larawan at huminto kung walang nakikitang pagpapabuti sa mga nabuong larawan. Kung sakaling ang isa ay gumagamit ng Wasserstein Gans => ang pagtingin sa Loss of G ay maaaring maging higit na nagpapahiwatig ng convergence.