简单讨论 | 一些学习GAN的方法

机器学习与生成对抗网络

共 1025字,需浏览 3分钟

 ·

2021-05-19 18:02

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对于GAN的学习,对于刚开始不久的小伙伴,可能会想知道:


1,GAN要怎么学?

2,如何快速了解某个新领域、方向?


对于前者,笔者常常强调的是,先打好基础,比如比较合理的步骤是:


1,学习python

2,学习机器学习、深度学习基础知识,可以看吴恩达等网课;

3,进行2的同时,学习一门框架语言,强推Pytorch,上手一些2中的算法项目;

4,接下来进行感兴趣的方向进行了解并深入研究;

5,进行算法的应用和改进。


很多小伙伴总是很急,1都没咋做,就去盲目地跑项目,一遇到bug就折腾半天,效率极低。早点上手实操项目,但绝不是基础都不顾、就去冲!


而对于第2个问题,研究一个新方向,


1,谷歌学术/百度学术/arxiv,关键词搜索较新的论文,例如“image translation adversarial ”,选择日期较新的任意一篇,对口方向即可;
2,看该论文related work介绍,相关的论文顺藤摸瓜下载下来,注意先不看其具体算法或方法介绍;
3,对下载的论文,重复2;你会得到更多的论文,(此时再次注意,可先不要看各论文具体的方法或算法介绍;
4,记录上述数十篇论文的related work中,经常提及、频繁提及的论文,就是该领域方向经典的方法了!一般就几篇,这是精华!
5,对于4中的精华论文,着重研读算法设计。一般这些论文都会开源代码,跟进他们的github。
6,研读跑通代码,以及做自己的应用和改进。

总而言之,务必记住:

基础不牢,地动山摇!



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