一文掌握原生GAN论文复现方法!

机器学习与生成对抗网络

共 1710字,需浏览 4分钟

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2022-04-11 03:46


在近20年GAN可以说是深度学习非常火的研发方向。


原因不外乎,GAN的应用落地也已经非常广泛,包括图像生成(超分辨率)、语义分割、文字生成、数据增强、信息检索/排序、聊天机器人等。


还有近期席卷B站的AI视频换脸技术;专门针对二次元图像的Real-CUGAN算法模型。以及腾讯研究出的GFP-GAN模型使用丰富多样的面部先验进行面部修复。


广泛的应用案例,大厂研发团队的加持,GAN成为了更多准研究生的研究方向。

学GAN一定要学的是——原生GAN是Ian Goodfellow 发表的第一篇提出 GAN 的论文,是任何开始研究学习GAN都要学习复现的论文。


它提出了 GAN 模型框架,讨论了非饱和的损失函数,然后对于最佳判别器(optimal discriminator)给出其导数,并进行证明;最后是在 Mnist、TFD、CIFAR-10 数据集上进行了实验。


原生GAN是GAN的开山之作,学习复现这篇经典之后GAN系列的论文,你也可以快速理解和掌握了。


大家一定看到过网上有很多讲解原生GAN的文章和视频,及复现讲解。但自己复现总是会碰到很多的问题,跟随资深的GAN领域算法工程师,手把手教你一起复现,可以事半功倍。

深度之眼《 原生GAN复现班 》给大家请来了大佬为大家做两天直播课,带大家读GAN的开山之作《Generative Adversarial Nets》,让大家掌握正确的复现论文姿势!





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提纲挚领,从4大维度介绍论文,深入讲解论文发表的研究背景、成果及意义,介绍论文中取得的核心成果,对比解决同一问题,已有解决方法和论文中提出的新的解决方法的优缺点,熟悉论文的整体思路和框架,建立对本篇论文的一个概貌性认识。



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老师会重点讲解论文中的模型原理,深入拆解模型结构,对关键公式逐步推导,让你了解算法每一个因子是如何对结果产生影响的,掌握实验手段及结果,老师会帮你拎出论文中的关键点、创新点和启发点,节约你自己摸索的时间。




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如果你不知道怎么读论文、不知道如何正确复现论文,一定要跟着这门课程学习一次,因为正确的方法可以节约你10倍的阅读时间。


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