تابع زیان در مدل GAN معمولاً بر اساس تفاوت بین داده واقعی و تولیدی تعریف میشود. از CrossEntropy یا BCEWithLogitsLoss میتوان استفاده کرد. برای بهینهسازی نیز معمولاً Adam انتخاب میشود. تنظیم نرخ یادگیری اهمیت زیادی دارد تا مدل دچار نوسان یا همگرایی ناقص نشود. انتخاب مناسب این پارامترها تعادل بین دو شبکه را حفظ میکند.
برای مشاهدهٔ ادامه، خرید کنید
دسترسی سریع و فوری