Combien d'époques Gan a-t-il ?

2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46

Une taille de lot de 128 échantillons est utilisée, et chaque apprentissage époque implique 5, 851/128 ou environ 45 lots d'échantillons réels et faux et des mises à jour du modèle. Le modèle est donc entraîné pour 10 époques de 45 lots, soit 450 itérations.

De même, on peut se demander combien d'images faut-il pour entraîner un gan ?

Il y a 50, 000 images de formation et 10, 000 tester des images.

De même, pourquoi Gan est-il difficile à entraîner ? GAN - Pourquoi c'est ainsi difficile à former Réseaux accusatoires génératifs ! Il est plus facile de reconnaître un tableau de Monet que d'en dessiner un. Les modèles génératifs (créant des données) sont considérés comme beaucoup Plus fort comparaison avec les modèles discriminants (traitement des données). Entraînement GAN est aussi dur.

De cette façon, comment coder un gan ?

Les étapes fondamentales pour former un GAN peuvent être décrites comme suit:

1. Échantillonnez un ensemble de bruit et un ensemble de données réelles, chacun de taille m.
2. Former le discriminateur sur ces données.
3. Échantillonnez un sous-ensemble de bruit différent de taille m.
4. Former le générateur sur ces données.
5. Répétez à partir de l'étape 1.

Quand dois-je arrêter d'entraîner Gan ?

Ainsi, le seul moyen de arrêter les Formation GAN est en inspectant visuellement les images générées et arrêter s'il n'y a pas d'amélioration visuellement perçue dans les images générées. Dans le cas où l'on utilise Wasserstein Gans => regarder la perte de G peut être plus révélateur de la convergence.