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【j2开奖】不容错过！彻底解析 2017 最火结构 Wasserstein GAN(5)

时间:2017-02-26 17:14来源:香港现场开奖 作者:118开奖 点击: 次
最后，我们把发生器做成了前馈网络而不是卷积的。 这可以保持参数的数量相同，同时去除了卷积模型中的感应偏差。 WGAN样本更详细，不像标准GAN那样发

　　最后，我们把发生器做成了前馈网络而不是卷积的。 这可以保持参数的数量相同，同时去除了卷积模型中的感应偏差。 WGAN样本更详细，不像标准GAN那样发生模型崩溃。 事实上，他们报告称，在所有的WGAN中从未遇到过模型崩溃。

　　

【j2开奖】不容错过！彻底解析 2017 最火结构 Wasserstein GAN

　　上图：带有MLP结构的WGAN 下图：标准GAN，同样的结构

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