对抗生成网络GANP52-

1.对抗生成网络的重点:有原始的输入,按照需求,生成新的数据。
eg1:超分辨率重构(首先先告诉神经网络什么是低分辨率,什么是高分辨率,让计算机学习两者的联系。
eg2:警察抓小偷的时候,由于录像太过模糊,所以由模糊的数据生成清晰的数据。

2.对抗生成网络的组成

在这里插入图片描述
Random Vector:随机向量
Generator Network:生成网络
Training Set:训练集里面选取一些真的数据
判别器:把生成的判断为假,把生成的数据判别为真。
所以生成网络就是二分类网络。
(卷积网络h,w,c=3)
损失函数决定网络的走向。

3.损失函数的解释说明

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