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生成对抗网络-GAN的含义和使用方法(自学科普第一篇)

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发表于 2021-5-8 14:16:17 | 显示全部楼层 |阅读模式
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GAN代表Generative Adversarial Network,在DFL 2.0的情况下,它是作为获得更详细/更清晰面孔的一种额外培训方式而实施的。此选项的调整范围是0.0到10.0,只有在模型或多或少地完成训练后(禁用样本随机扭曲RW-random warp,并启用LRD-learning rate dropout后),才应启用该选项 。建议从低值0.1开始,该值在大多数情况下也是建议值,一旦启用,就不应禁用它,请确保对模型进行备份,以防不满意结果。
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发表于 2021-5-8 14:54:09 | 显示全部楼层
本帖最后由 haiou_f 于 2021-5-8 14:59 编辑

学习了,谢谢楼主,这个参数开了后是不是更加像src,但是不太敢开
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发表于 2021-5-8 17:38:48 | 显示全部楼层
学习了,谢谢楼主!
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发表于 2021-5-8 21:24:59 | 显示全部楼层
学习了,谢谢楼主!
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发表于 2021-6-13 12:28:17 | 显示全部楼层
这个问题其实不难,你好好想一下就明白了。a
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发表于 2021-6-20 10:16:30 | 显示全部楼层
学习了。非常感谢!
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发表于 2021-6-20 10:21:15 | 显示全部楼层
直接开0.1 会崩丹的
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发表于 2021-6-21 21:47:13 | 显示全部楼层
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