鹿衔草啊
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pytorch（七）——笔记

目录

  • 1.深度学习：GAN
    • 1.1 What does () looks like?
    • 1.2 Put it down
    • 1.3 如何训练
    • 1.4 KL Divergence V.S. JS Divergence
    • 1.5 DCGAN
    • 1.6 Transposed Convolution
    • 1.7 JS散度的缺陷
      • 1.7.1 Toy example
      • 1.7.2 JS Divergence
    • 1.8 Gradient Vanishing

1.深度学习：GAN

1.1 What does () looks like?

pytorch（七）——笔记_第1张图片

1.2 Put it down

要先确定学习什么，一遍一遍地训练自己的模型
pytorch（七）——笔记_第2张图片

1.3 如何训练

Max的状态：DG（z）越小，1-DG（z）就越大
Min的状态：减少value
pytorch（七）——笔记_第3张图片

1.4 KL Divergence V.S. JS Divergence

pytorch（七）——笔记_第4张图片

1.5 DCGAN

pytorch（七）——笔记_第5张图片

1.6 Transposed Convolution

一个是4x4，一个是3x3
pytorch（七）——笔记_第6张图片

1.7 JS散度的缺陷

1.7.1 Toy example

pytorch（七）——笔记_第7张图片
pytorch（七）——笔记_第8张图片

1.7.2 JS Divergence

如果导数总数为0，这部分就没办法优化
pytorch（七）——笔记_第9张图片

1.8 Gradient Vanishing

pytorch（七）——笔记_第10张图片

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