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GAN架构训练:下面三步训练循环是实现这一目标的一种方法
第1步-向鉴别器展示一个真实的数据样本,告诉它该样本的分类应该是1.0。再用损失来更新鉴别器。
第2步-向鉴别器显示一个生成器的输出,告诉它该样本的分类应该是0.0。只用损失来更新鉴别器。不要更新生成器。
第3步-向鉴别器显示一个生成器输出,告诉生成器结果应该是1.0。只用结果的损失来更新生成器,希望生成器能够成功骗过鉴别器。
这就是大多数GAN训练方案的核心。
—— 《Pytorch生成对抗网络编程》
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