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沙龙
2
回答
在GANEstimator中使用对抗损失
python
、
tensorflow
、
computer-vision
、
deep-learning
、
keras
= tfgan.gan_
loss
( generator_
loss
_fn=tfgan.losses.wasserstein_generator_
loss
,discriminator_
loss
_fn=tfgan.losses.wasserstein_discriminator_
loss
,l1_pixel_
loss
the pixel
loss
. gan_
loss
=
浏览 0
提问于2018-04-17
得票数 0
1
回答
为什么我们在编译组合GAN (SRGAN)网络时使用两个损失
loss-function
、
loss
、
generative-adversarial-network
我发现了一段代码,其中作者在编译判别器时使用了MSE
loss
。在编译组合GAN模型时,会产生两种损失,即二进制交叉熵和均方误差。我不明白这些损失函数的用法。下面是代码。用于编译判别器的代码如下: discriminator = build_discriminator() discriminator.compile(
loss
='mse', optimizer=common_optimizer, metrics=['accuracy'] 编译组合GAN模型的代码为:
adversarial
_model
浏览 32
提问于2020-07-12
得票数 0
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3
回答
pytorch如何从张量中删除cuda()
python
、
type-conversion
、
pytorch
、
tensor
main File "/home/Desktop/squad_vteam/src/model.py", line 131, in update File "/home/Des
浏览 23
提问于2018-08-03
得票数 7
回答已采纳
1
回答
GAN,放电筒的自定义批量尺寸
python
、
pytorch
、
generative-adversarial-network
measures generator's ability to fool the discriminator fake_
loss
=
adversarial
_
loss
(discriminatormeasures generato
浏览 3
提问于2021-10-13
得票数 0
1
回答
尝试在GANs上并行使用分布式数据,但获取内部操作的运行时错误
neural-network
、
multiprocessing
、
pytorch
、
generative-adversarial-network
、
multi-gpu
\n")
adversarial
_
loss
= torch.nn.BCELossfor epoch in range(opt.n_epochs): #
Adversarial
measures generator's ability to fo
浏览 2
提问于2021-02-12
得票数 1
1
回答
由就地操作修改的变量之一
python
、
pytorch
、
autograd
= self.
adversarial
_
loss
(dis_real, True, True) dis_
loss
+= (dis_real_
loss
+ dis_fake_
loss
) / 2 gen
浏览 249
提问于2021-09-13
得票数 0
回答已采纳
1
回答
获取破坏图像所需的梯度值
python-3.x
、
tensorflow
、
neural-network
、
adversarial-machines
) fake_label = tf.placeholder(tf.int32, shape=[1])# calculating the derivatives of the weight of the fake image willgive the direction of weights necessary to change the prediction
adversari
浏览 5
提问于2017-04-05
得票数 2
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1
回答
@property: AttributeError:无法设置属性
python
、
keras
、
keras-2
, path, opt_g, opt_d, nb_epoch, generator, discriminator, latent_dim, targets,
loss
) 158 model.
adversarial
_compile(
adversarial
_optimizer=
ad
浏览 0
提问于2018-11-26
得票数 0
1
回答
机器学习(对抗性图像)
python
、
image-processing
、
machine-learning
、
neural-network
、
conv-neural-network
如果你们中的任何人不知道,对抗性图像是属于某个类别的图像,但随后被扭曲,对人眼来说没有任何视觉上的差异,但网络误解地将其识别为完全不同的类别。使用TensorFlow,我学到了很多关于卷积神经网络的知识。 initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1) initial = tf.constant(0.1, shape=shape) re
浏览 14
提问于2017-03-01
得票数 0
1
回答
向模型提供张量
python
、
tensorflow
、
keras
def build_
adversarial
_model(img, classifier_model): x = layers.Activation('clip')(x)
adversarial
_model= Model(inputs=[image, one],
浏览 1
提问于2020-01-19
得票数 0
回答已采纳
1
回答
为什么我的SRGAN (使用PyTorch)结果看起来与SRResNet结果相似?
python
、
tensorflow
、
neural-network
、
deep-learning
、
pytorch
print('
Adversarial
training') train_bar = tqdm(train_loader)running_results = {'batch_sizes': 0, 'd_
loss
': 0, 'g_
loss
': 0, 'd_score': 0, 'g_score': 0} # train_bar(inputsD_fa
浏览 1
提问于2018-05-16
得票数 1
1
回答
GAN损耗函数
machine-learning
、
deep-learning
、
gan
我刚进入深造领域,我想尽可能准确地进行综合,有人能告诉我如何为这样的模型构造损失函数吗?任何答案都会对我有很大帮助,请不要犹豫回答。 感谢并致以问候
浏览 0
提问于2019-12-30
得票数 1
1
回答
生成式对抗网络中如何利用鉴别器的输出来训练生成器
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
、
generative
最近我了解了。`# train generator x = gen(z) L_gen = F.softmax_cross_entropy(yl, Variable(xp.zeros(batchsize, dtype=np.int32)))
浏览 8
提问于2017-06-24
得票数 0
1
回答
如何消除张量矩阵形状误差?
pytorch
adversarial
_
loss
= torch.nn.BCELoss() encoder.cuda() discriminator.cuda()
adversarial
_
loss
.cudameasures generat
浏览 0
提问于2021-02-25
得票数 0
1
回答
Resnet-50带有cleverhans FGSM准确率固定在5%的对抗性训练
tensorflow
、
keras
、
cleverhans
loss
= get_
adversarial
_
loss
(model, fgsm, fgsm_params) callbacks=[LearningRateScheduler(lr_schedule)])def get_
adversarial
_
loss
examples c
浏览 4
提问于2020-04-07
得票数 1
2
回答
Pytorch如何得到两次损失函数的梯度
tensorflow
、
pytorch
self.network = DNetwork(opt, embedding) self.optimizer.zero_grad()
loss
.backward(retain_graph= F.cross_entropy(start, y[0]) + F.cross_entropy
浏览 1
提问于2018-07-29
得票数 4
1
回答
在对抗性训练中,应该再使用Dropout口罩吗?
python
、
tensorflow
、
keras
、
neural-network
、
conv-neural-network
FGSM方法实现对抗性培训,使用自定义的损失函数:它在tf.keras中使用自定义丢失函数实现,在概念上如下所示: ... cross_ent = tf.losses.softmax_cross_entropy(labels, logits)
浏览 1
提问于2018-11-20
得票数 2
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1
回答
为什么我的keras模型返回的度量比我指定的要多?
keras
、
model
、
metrics
、
loss-function
、
sequential
我得到的是: 我的问题是:为什么我的net.combined丢失包含3而不是我定义的两个元素(
loss
=[generator_
loss
_fct
浏览 0
提问于2019-08-05
得票数 0
1
回答
使用Keras实现使用培训批数据的自定义丢失
tensorflow
、
keras
、
generative-adversarial-network
在本文中,由发生器和鉴别器组成的组合模型的损失函数有一个L1
loss
形式的自正则化分量,对合成图像和细化后的图像之间存在过大的差异。换句话说,改进不应过于激烈。以下是我尝试过的: return l
浏览 0
提问于2021-10-06
得票数 0
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1
回答
如何在colab中导入AdversarialModel、simple_gan、gan_targets
python
、
keras
、
generative-adversarial-network
我正在导入keras_
adversarial
并克隆它的git,但它不能导入'AdversarialModel‘import keras_
adversarial
from keras_
adversarial
import
浏览 14
提问于2019-08-06
得票数 0
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