Building Basic GAN, Week3 - Lecture
※ Coursera의 Build Basic Generative Adversarial Networks (GANs) 강의를 듣고 작성한 글입니다. Week3에서는 GAN의 문제점과 새로운 loss에 대해 알아봅니다. Mode Collapse 분포에서 가장 높은 부분을 mode라고 합니다. 분포 내에서 여러개의 mode를 가질 수 있고, 일반적인 데이터셋은 대부분 여러개의 mode를 가집니다. MNIST로 GAN을 학습한다고 가정하겠습니다. 0~9의 각 숫자마다 mode가 존재하게 됩니다. 이때 generator에서 여러 숫자를 생성해 냈다고 해봅시다. 그리고 discriminator에서 판단한 결과 1과 7을 제외한 모든 숫자들이 fake로 판단되었습니다. 그러면 generator는 다른 숫자를 잘 생성하려..
Deep Learning
2024. 3. 24. 22:48
최근에 올라온 글
TAG
- OS
- pcb
- feature
- 운영체제
- depth
- AI
- Gan
- image
- Operating System
- 디지털신호처리
- 3d object detection
- 딥러닝
- machine learning
- depthmap
- MLOps
- design pattern
- ML
- 신호처리
- TRACKING
- ML Pipeline
- deeplearning
- mode collapse
- Building Basic GAN
- Raspberry Pi
- Generative Model
- Deep learning
- conditional GAN
- DSP
- controllable GAN
- Depth estimation
- Total
- Today
- Yesterday
최근에 달린 댓글
링크
공지사항
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | |||||
| 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
| 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
| 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
글 보관함