当前位置: 首页 > article >正文

R3GAN利用配置好的Pytorch训练自己的数据集

简介

简介:这篇论文挑战了"GANs难以训练"的广泛观点,通过提出一个更稳定的损失函数和现代化的网络架构,构建了一个简洁而高效的GAN基线模型R3GAN。作者证明了通过合适的理论基础和架构设计,GANs可以稳定训练并达到优异性能。

论文题目:The GAN is dead; long live the GAN! A Modern Baseline GAN

会议:NeurIPS 2024

源码地址:https://www.github.com/brownvc/

http://www.lryc.cn/news/2396703.html

相关文章:

  • 吴恩达机器学习笔记(1)—引言
  • 信贷风控规则策略累计增益lift测算
  • 【笔记】Windows 部署 Suna 开源项目完整流程记录
  • 【Elasticsearch】Elasticsearch 核心技术(一):索引
  • AudioTrack的理解
  • HTTP请求与HTTP响应介绍及其字段
  • Fullstack 面试复习笔记:操作系统 / 网络 / HTTP / 设计模式梳理
  • 中科院报道铁电液晶:从实验室突破到多场景应用展望
  • 智慧政务标准规范介绍:构建高效、协同的政务信息体系
  • 6个月Python学习计划 Day 12 - 字符串处理 文件路径操作
  • CSS篇-3
  • Unity使用Lua框架和C#框架开发游戏的区别
  • Go开发简历优化指南
  • 手机照片太多了存哪里?
  • 【论文笔记】SecAlign: Defending Against Prompt Injection with Preference Optimization
  • IP Search Performance Tests dat/db/xdb/mmdb 结构性能差异对比
  • OpenRouter使用指南
  • Linux 中 m、mm、mmm 函数和 make 的区别
  • 【MAC】YOLOv8/11/12 转换为 CoreML 格式并实现实时目标检测
  • NodeJS全栈WEB3面试题——P7工具链 测试
  • Mybatis框架各配置文件主要内容详解(二)
  • 【优选算法 | 队列 BFS】构建搜索流程的核心思维
  • virtio介绍 (三)--spdk作为virtio后端处理nvme盘io的流程--上
  • 关于BackgroundScheduler的pause
  • 设计模式(行为型)-中介者模式
  • 【Java学习笔记】异常
  • MySQL:视图+用户管理+访问+连接池原理
  • neo4j 5.19.0安装、apoc csv导入导出 及相关问题处理
  • C/C++ OpenCV 矩阵运算
  • 无人机桥梁3D建模的拍摄频率