博客
关于我
最原始的GAN-我开始慢慢的懂GAN了
阅读量:720 次
发布时间:2019-03-21

本文共 668 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

生成器在GAN中生成虚假图片的过程如下:

  • 噪声输入:生成器首先接受一批随机噪声,这些噪声来自正态分布,形状为(batch_size, 100)。在代码中,batch_size通常设置为128,这意味着每次生成128张独立的虚假图片。

  • 生成过程:噪声数据通过一个全连接的生成器网络转换。生成器网络由多个隐藏层组成,每层都有激活函数(如LeakyReLU),以模拟真实神经网络的非线性变换。最终,生成器将噪声数据转换为形状为(batch_size,784)的虚假数字图片。784对应于28x28的尺寸,即一张标准的手写数字图像大小。

  • 输出处理:生成器输出的是虚假图片的数字形式,通常是一个一维的数组。为了可视化,需要将这个一维数组转换为二维的图片矩阵。例如,将784维的数据按照行转换为28x28的矩阵,然后使用Matplotlib等库进行显示。

  • 批量大小调整:为了更直观地查看生成的虚假图片,可以将批量大小设置为1。这使得fake_images变为一个784维的数据点,随后将其转换为28x28的二维数组,便于使用imshow函数显示图像。

  • 真实图片与虚假图片对比:真实图片通常也是从训练集中随机抽取一批,形状与虚假图片一致(如(128,784))。这意味着每次生成的虚假图片和真实图片都是128张独立的28x28图片,方便对比生成器的性能进步。

  • 总结:生成器通过将噪声数据转换为一维数字后,再通过激活函数和隐藏层生成符合原始数据分布的一维数字,最终的虚假图片通过特定的转换和显示函数呈现为解析后的数字图像,从而实现了生成虚假图片的功能。

    转载地址:http://uuoez.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    MQTT 保留消息
    查看>>
    MQTT 持久会话与 Clean Session 详解
    查看>>
    MQTT工作笔记0007---剩余长度
    查看>>
    MQTT工作笔记0009---订阅主题和订阅确认
    查看>>
    Mqtt搭建代理服务器进行通信-浅析
    查看>>
    MS Edge浏览器“STATUS_INVALID_IMAGE_HASH“兼容性问题
    查看>>
    ms sql server 2008 sp2更新异常
    查看>>
    MS UC 2013-0-Prepare Tool
    查看>>
    MSBuild 教程(2)
    查看>>
    msbuild发布web应用程序
    查看>>
    MSB与LSB
    查看>>
    MSCRM调用外部JS文件
    查看>>
    MSCRM调用外部JS文件
    查看>>
    MSEdgeDriver (Chromium) 不适用于版本 >= 79.0.313 (Canary)
    查看>>
    MsEdgeTTS开源项目使用教程
    查看>>
    msf
    查看>>
    MSSQL数据库查询优化(一)
    查看>>
    MSSQL数据库迁移到Oracle(二)
    查看>>
    MSSQL日期格式转换函数(使用CONVERT)
    查看>>
    MSTP多生成树协议(第二课)
    查看>>