摘要：
目的： 基于pytorch利用GAN生成手写体图像； 系列内容： 一、学习GAN基本架构； 二、生成器和判别器的训练； 三、GAN中生成器和判别器的损失函数； 四、各种应用GAN的架构； 训练判别器： 1）得到真实数据和真实标签（真实标签标记为1）；真实标签的长度应该等于batch size的长度； 阅读全文
摘要：
本文内容： 一、什么是GAN——简介 二、基本概念 三、生成器 四、判别器 五、GAN的训练和损失函数 六、GAN训练的难点 七、不同的GAN及其应用 一、什么是GAN——简介 GAN属于深度学习中的生成模型中的一员，属于非监督学习； GAN可以生成相当真实的图片，如下图： 二、基本概念 GAN包含 阅读全文
摘要：
本博文内容： Caltech101数据集； 神经网络（模型、工具、目录） 编写代码 一、Caltech101数据集； 下载链接 这个数据集包含了101类的图像,每类大约有40~800张图像,大部分是50张/类,在2003年由lifeifei收集,每张图像的大小大约是300x200. 图像的类别分布： 阅读全文
摘要：
深度神经网络在诸如图像识别、目标检测、语义分割以及语音和自然语言处理上都表现的很好； 但是也存在一个问题——他们不能很好的处理真实世界数据集上的噪音； 当网络模型处理含有噪音的数据时，他们的泛化性能就会下降； 为此，我们在本文中将介绍一种提升泛化性能的方法。 文章内容主要包括： 1）为什么噪音对神经 阅读全文
摘要：
本项目的主要内容是对下面包含文本的图像背景进行去燥处理： 主要的步骤： 从kaggle中获取数据 建立项目目录 准备数据——准备自定义数据集、获取可迭代的数据Loaders 建立自编码网络 训练数据 测试数据 一、从kaggle中获取数据 数据链接 二、建立项目目录 1 ├───input 2 │ 阅读全文