Quantas épocas o Gan tem?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificação: 2023-12-15 23:52

Um tamanho de lote de 128 amostras é usado, e cada treinamento época envolve 5.851/128 ou cerca de 45 lotes de amostras reais e falsas e atualizações do modelo. O modelo é, portanto, treinado para 10 épocas de 45 lotes ou 450 iterações.

Da mesma forma, pode-se perguntar: quantas imagens são necessárias para treinar um gan?

Existem 50, 000 imagens de treinamento e 10, 000 imagens de teste.

Da mesma forma, por que Gan é difícil de treinar? GAN - Por que é assim difícil de treinar Redes Adversariais Generativas! É mais fácil reconhecer uma pintura de Monet do que desenhá-la. Modelos gerativos (criação de dados) são considerados muito Mais duramente comparação com os modelos discriminativos (processamento de dados). Treinamento GAN é também duro.

Dessa forma, como você codifica um gan?

As etapas fundamentais para treinar um GAN podem ser descritas da seguinte forma:

1. Faça uma amostra de um conjunto de ruído e um conjunto de dados reais, cada um com tamanho m.
2. Treine o Discriminador com base nesses dados.
3. Faça uma amostra de um subconjunto de ruído diferente com tamanho m.
4. Treine o Gerador com base nesses dados.
5. Repita a partir da Etapa 1.

Quando devo parar de treinar Gan?

Então, a única maneira de Pare a Treinamento GAN é inspecionando visualmente as imagens geradas e Pare se não houver melhora percebida visualmente nas imagens geradas. No caso de alguém estar usando Wasserstein Gans => olhar para Perda de G pode ser mais indicativo de convergência.