Costruire e addestrare un modello GAN da zero in Python
Creare e allenare un modello GAN da zero in Python
Sviluppa le tue proprie reti generative avversariali con questo tutorial completo di Python
Le GAN sono un potente tipo di modello generativo in grado di sintetizzare immagini nuove e realistiche. Attraverso l’implementazione completa, i lettori acquisiranno una solida comprensione di come funzionano le GAN dietro le quinte.
Il tutorial inizia importando le librerie necessarie e caricando il dataset Fashion-MNIST che verrà utilizzato per addestrare la GAN. Vengono quindi presentati esempi di codice per costruire i componenti principali di una GAN: i modelli generatore e discriminator.
Le sezioni successive spiegano come costruire un modello combinato che addestra il generatore a ingannare il discriminator, nonché come progettare una funzione di addestramento che ottimizza il processo avversario.
Questo è il quinto articolo di questa serie. Nel primo articolo, abbiamo discusso il funzionamento delle GAN. Nel secondo articolo, abbiamo esplorato come vengono addestrate le GAN. Nel terzo articolo, abbiamo discusso come vengono valutate le immagini generate dalle GAN. Nel quarto articolo, ho fornito una panoramica delle popolari applicazioni e modelli di GAN. Nel prossimo articolo, esploreremo come distribuire un modello GAN addestrato utilizzando Streamlit e Heroku.
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Elenco dei contenuti:
- Importazione delle librerie e scaricamento del dataset
- Costruzione del modello generatore
- Costruzione del modello discriminator
- Costruzione del modello combinato
- Costruzione della funzione di addestramento
- Addestramento e osservazione dei risultati
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