生成器网络输出层中使用Tanh()

我正在研究生成对抗网络。最近,在阅读Radford等人此处的论文时,我发现他们的生成器网络的输出层使用了Tanh()。Tanh()的范围是(-1, 1),然而,图像的像素值在双精度格式下位于[0, 1]之间。请问有人能解释一下为什么在输出层使用Tanh(),以及生成器是如何生成具有正确像素值的图像的吗?


回答:

如果你查看论文的代码,你会发现作者对图像进行了预处理:https://github.com/soumith/dcgan.torch/blob/master/data/donkey_folder.lua#L68,使得图像的值位于[-1, 1]之间。

然后,在生成部分,他们将图像重新缩放到[0, 1]的值范围:https://github.com/soumith/dcgan.torch/blob/master/generate.lua#L89

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注