①使用tanh作為生成器最後一層的啟用，而不用sigmoid；
②使用正太分布對潛在空間中的點進行啟用，而不用均勻分布；
③稀疏的梯度會阻礙gan的訓練，而最大池化運算和relu啟用可能會導致梯度稀疏，所以使用帶步長卷積取代池化，使用leakyrelu取代relu；
④生成的影象中可能會出現偽影，這是由於生成器中畫素空間的不均勻覆蓋導致的，所以卷積時使用的核心大小要能被步幅大小整除；
⑤label平滑，也就是說，如果有兩個目標label：real=1 和 fake=0，那麼對於每個新樣本，如果是real，那麼把label替換為0.7~1.2之間的隨機值；如果樣本是fake，那麼把label替換為0.0~0.3之間的隨機值；還可以在訓練判別器時向標籤中新增雜訊；
⑥適當採用批標準化和梯度正則化。
半監督生成對抗網路 生成對抗網路
一 生成對抗網路相關概念 一 生成模型在概率統計理論中，生成模型是指能夠在給定某些隱含引數的條件下，隨機生成觀測資料的模型，它給觀測值和標註資料序列指定乙個聯合概率分布。在機器學習中，生成模型可以用來直接對資料建模，也可以用來建立變數間的條件概率分布。通常可以分為兩個型別，一種是可以完全表示出資料確...
生成對抗網路 生成對抗網路的簡單介紹
近年來，在人工智慧領域深度學習取得了令人矚目的成就，在計算機視覺 自然語言處理等各種領域都取得了突破性的進展。深度學習現今主要是依靠神經網路模型來進行學習的，可大致分為三種基礎模型，首先的就是卷積神經網路 convolutional neural networks,cnns，1998 迴圈神經網路 ...
生成對抗網路
我們提出乙個框架來通過對抗方式評估生成模型，我們同時訓練兩個模型 乙個生成模型g捕捉資料分布，乙個鑑別模型d估計乙個樣本來自於訓練資料而不是g的概率。g的訓練過程是最大化d犯錯的概率。這個框架與minmax兩個玩家的遊戲相對應。在任意函式g和d的空間存在乙個唯一解，g恢復訓練資料的分布，d等於1 2...