¿Cuántas épocas tiene Gan?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificación: 2023-12-15 23:45

Se utiliza un tamaño de lote de 128 muestras y cada entrenamiento época involucra 5, 851/128 o alrededor de 45 lotes de muestras reales y falsas y actualizaciones del modelo. Por lo tanto, el modelo está entrenado para 10 épocas de 45 lotes, o 450 iteraciones.

De manera similar, uno puede preguntarse, ¿cuántas imágenes se necesitan para entrenar a un gan?

Existen 50, 000 imágenes de entrenamiento y 10, 000 prueba de imágenes.

Del mismo modo, ¿por qué es difícil entrenar a Gan? GAN - Por qué es tan difícil de entrenar ¡Redes generativas antagónicas! Es más fácil reconocer la pintura de Monet que dibujarla. Los modelos generativos (creación de datos) se consideran mucho más difícil comparando con los modelos discriminativos (procesamiento de datos). Capacitación GAN es también duro.

De esta manera, ¿cómo se codifica un gan?

Los pasos fundamentales para entrenar a un GAN se pueden describir como sigue:

1. Muestre un conjunto de ruido y un conjunto de datos reales, cada uno con tamaño m.
2. Entrene al discriminador sobre estos datos.
3. Muestra un subconjunto de ruido diferente con tamaño m.
4. Entrene al generador con estos datos.
5. Repita desde el paso 1.

¿Cuándo debería dejar de entrenar a Gan?

Entonces, la única forma de parada los Entrenamiento GAN es inspeccionando visualmente las imágenes generadas y parada si no hay una mejora visualmente percibida en las imágenes generadas. En caso de que uno esté usando Wasserstein Gans => mirar Pérdida de G puede ser más indicativo de convergencia.