我使用了来自 (<a href="http://vision.ucsd.edu/%7Eleekc/ExtYaleDatabase/ExtYaleB.html" rel="nofollow noreferrer">http://vision.ucsd.
我一直在阅读 DCGan 的论文，对这段话有点困惑：
<块引用>
其次是消除卷积特征之上的全连接层的
我有一个预定义的 python 测试代码
nz=10, ngf=64
<pre><code>def test_Generator_shapes():
nz = 10
netG = Generator(n
我正在尝试制作 DCGAN，但在为我的鉴别器初始化 Convolutional2D 层时，我不断收到此错误。前几天试的时候
我一直在尝试修改在 TensorFlow 教程中制作的 <a href="https://www.tensorflow.org/tutorials/generative/dcgan" rel="nofollow n
我需要训练一个 DC GAN 模型，其<strong>目的是使用 TF2.0 从图像中去除水印</strong>（不是任何特定领域的）
Pytorch使用MNIST数据集实现基础GAN和DCGAN详解 原始生成对抗网络Generative Adversarial Networks GAN包含生成器Generator和判别器Discriminator,数据有真实数据groundtruth,还有需要网络生成的"fake"数据,目的是网络生成的fake数据可以"骗过"判别器,让判别器认不出来,就是让判别器分不清进入的数据是真实数据还是fake数据.总的来说是:判别器区分真实数据和fake数据的能力越强越好:生成器生成的数据骗过判别器的能力越强越好,这个是矛盾的 ...
