GAN之所以是对抗的,是因为GAN的内部是竞争关系,一方叫generator,它的主要工作是生成图片,并且尽量使得其看上去是来自于训练样本的。另一方是discriminator,其目标是判断输入图片是否属于真实训练样本。 更直白的讲,将generator想象成假币制造商,而discriminator是警察。generator目的是尽可能把假币造的跟真的一样,从而能够骗过discriminator,即生成样本并使它看上去好像来自于真实训练样本一样。
本文向大家介绍什么是生成对抗网络?相关面试题,主要包含被问及什么是生成对抗网络?时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 GAN网络有两个重要的概念,一个是generator,主要作用是生成图片,尽量使其看上去来自于训练样本,一个是discriminator,主要作用是判断输入图片是否属于训练样本,所以这就是被称为对抗的网络,举例赝品家和鉴赏家
本期我们来聊聊GANs(Generativeadversarial networks,对抗式生成网络,也有人译为生成式对抗网络)。GAN最早由Ian Goodfellow于2014年提出,以其优越的性能,在不到两年时间里,迅速成为一大研究热点。 GANs与博弈论 GANs是一类生成模型,从字面意思不难猜到它会涉及两个“对手”,一个称为Generator(生成者),一个称为Discriminator
译者:cangyunye 作者: Nathan Inkawhich 如果你正在阅读这篇文章,希望你能理解一些机器学习模型是多么有效。现在的研究正在不断推动ML模型变得更快、更准确和更高效。然而,在设计和训练模型中经常会忽视的是安全性和健壮性方面,特别是在面对欺骗模型的对手时。 本教程将提高您对ML模型安全漏洞的认识,并将深入探讨对抗性机器学习这一热门话题。您可能会惊讶地发现,在图像中添加细微的干扰
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