Hur många epoker har Gan?

2024 Författare: Lynn Donovan | [email protected]. Senast ändrad: 2023-12-15 23:53

En batchstorlek på 128 prover används, och varje utbildning epok involverar 5, 851/128 eller cirka 45 partier av riktiga och falska prover och uppdateringar av modellen. Modellen är därför tränad för 10 epoker med 45 batcher eller 450 iterationer.

På samma sätt kan man fråga sig, hur många bilder krävs för att träna en gan?

Det finns 50, 000 träningsbilder och 10, 000 testbilder.

På samma sätt, varför är Gan svår att träna? GAN – Varför det är så svårt att träna Generativa kontradiktoriska nätverk! Det är lättare att känna igen en Monets målning än att rita en. Generativa modeller (skapa data) anses mycket hårdare jämföra med de diskriminerande modellerna (bearbeta data). Träning GAN är också hård.

På det här sättet, hur kodar du en gan?

De grundläggande stegen för att träna ett GAN kan beskrivas som följande:

1. Prova en brusuppsättning och en realdatauppsättning, var och en med storlek m.
2. Utbilda Diskriminatorn på denna data.
3. Prova en annan brusdelmängd med storleken m.
4. Träna generatorn på denna data.
5. Upprepa från steg 1.

När ska jag sluta träna Gan?

Alltså, det enda sättet att sluta de GAN utbildning är genom att visuellt inspektera de genererade bilderna och sluta om det inte finns någon visuellt upplevd förbättring i de genererade bilderna. Om man använder Wasserstein Gans => att titta på Förlust av G kan vara mer indikativt på konvergens.