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基于PyTorch的生成对抗网络进阶（2）——利用PyTorch和GAN实现TripleGAN对手写数字生成和分类

目录

    • 一、案例描述
    • 二、Triple-GAN介绍
      • 2.1 创新点
      • 2.2 基本架构
      • 2.3 应用价值
    • 三、代码实现
      • 3.1 生成器G
      • 3.2 判别器D
      • 3.3 分类器C
    • 四、结果演示
    • 五、完整代码

一、案例描述

本文将介绍利用利用PyTorch和GAN实现TripleGAN对mnist手写数字数据集进行生成和分类。
TripleGAN论文链接：https://arxiv.org/abs/1703.02291v2

二、Triple-GAN介绍

2.1 创新点

在传统的GAN中，G、D双方博弈的过程使得D无法同时兼容两个角色，既判别输入的样本是来自真实数据分布还是生成器，同时预测数据的类标签。这样的做法只能关注到数据的一部分信息，即数据的来源，而无法考虑到数

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