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ganhacks：“如何训练GAN？”的入门文章在NIPS2016上-源码
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上传时间: 2021-02-20
详细说明：（此列表不再维护，我不确定它在2020年的相关性如何）
如何训练GAN？ 使GAN正常工作的提示和技巧
尽管在生成对抗网络（GAN）中的研究继续改善了这些模型的基本稳定性，但我们使用了许多技巧来训练它们并使它们日趋稳定。
以下是一些技巧的摘要。
如果您发现在实践中特别有用的技巧，请打开“拉取请求”以将其添加到文档中。 如果我们认为它合理且经过验证，则将其合并。
1.归一化输入
标准化介于-1和1之间的图像
Tanh作为生成器输出的最后一层
2：修改后的损失函数
在GAN论文中，优化G的损失函数为min (log 1-D) ，但实际上人们实际上使用max log D
因为第一个配方在早期就有
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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