时间:2017-12-21 来源:

谷歌开源TFGAN,让训练和评估GAN变得更加简单 ,,

谷歌开源TFGAN,让训练和评估GAN变得更加简单

三年前,承接网站前端GANs)的概念团队网页接活,并逐渐引起 AI 业内人士的注意.自 2016 年以来,团队网页接活学界、业界对 GAN 的兴趣出现「井喷」.近日,手机网页制作谷歌开源 TFGAN 轻量级的工具库网页切图制作,据悉,网页切图制作其设计初衷是让训练和评估 GAN 变得更加简单.

雷锋网 AI 科技评论将原文编译整理如下:

训练神经网络的时候div+css+js切图,通常需要定义一个损失函数来告诉网络它离目标还有多远.例如,网页重构报价图像分类网络中通常会有一个损失函数承接网站前端,一旦给出错误的分类就会进行惩罚.如果一个网络把狗的照片错当成猫了,承接网站前端那将会出现很高的损失值.

然而psd切图html,有些问题并不能轻松用损失函数来定义,psd切图html特别是当它们涉及到人的感知时web外包,比如图像压缩或文本转语音系统.

生成式对抗网络 (GAN) 这种机器学习技术已经在广泛的应用领域引导我们取得了进步,div切图排版包括基于文本生成图像、超分辨率网页切图制作,以及机器人抓取的解决方案.然而,网页切图制作GAN 在理论和软件工程上都引入了新的挑战div+css+js切图,想要跟上它这种快速的研究步伐也很难.

为了让基于 GAN 的实验更加容易,div+css+js切图谷歌选择开源 TFGAN,这是一个轻量级的库,页面div重构设计初衷是让训练和评估 GAN 变得简单.

它提供训练 GAN 的基础设施psd切图html,也提供经过良好测试的损失和评估指标,psd切图html并包括易于使用的示例web外包,可以看到这个库极具表达性和灵活性.与此同时,手机网页制作谷歌还发布了一个教程网页切图制作,让训练和评估GAN变得更加简单" src="http://static.open-open.com/news/uploadImg/20171215/20171215083829_155.jpg" />

上图展示了对抗损失对图像压缩的影响.最上面那行是来自 ImageNet 数据集的图像 patch.中间展示了用传统损失训练的图像压缩神经网络对图像进行压缩和解压缩的结果.底部是用传统损失和对抗性损失训练的网络对图像进行压缩和解压缩的结果.

虽然基于 GAN 损失训练的图像比起原图来div+css+js切图,信息还是有所丢失,div+css+js切图但比起其他的方法承接网站前端,图片更加清晰,承接网站前端包含更多细节.

TFGAN 可以从以下几个方面来支持实验.

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