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2023年5月11日
PaddlePaddle 飞桨实现GAN生成对抗网络生成MINIST手写数字图像
摘要： GAN 性能的提升从生成器 G 和判别器 D 进行左右互搏、交替完善的过程得到的。所以其 G 网络和 D 网络的能力应该设计得相近，复杂度也差不多。这个项目中的生成器，采用了两个全链接层接两组上采样和转置卷积层，将输入的噪声 Z 逐渐转化为 1×28×28 的单通道图片输出。 阅读全文
posted @ 2023-05-11 15:07 belhomme 阅读(154) 评论(0) 推荐(0) 编辑