Vorheriger Artikel implementierte die handschriftliche Gan-Zeichenerkennung in Keras. Zu dieser Zeit war ich neugierig, wie Gans Lernprozess war, also machte ich ein Video.
Ich wollte diesmal einen Vergleich anstellen, also habe ich es mit Gan und CGan gemacht.
Wenn Sie sich das Video ansehen, können Sie im Video sehen, wie Gan die Eigenschaften handgeschriebener Zeichen erfasst. Wenn Sie die beiden Videos vergleichen, können Sie feststellen, dass die Lernsituation zwischen GGan und Gan völlig unterschiedlich ist und dass CGan die Eigenschaften der Faltungsschicht aufweist. Das Video wird auf Youtube hochgeladen.
GAN : https://www.youtube.com/watch?v=ORVZVZqYYqU CGAN : https://www.youtube.com/watch?v=ByicWghi-iw
Der einzige Unterschied zwischen den beiden ist die Art der im Netzwerk verwendeten Schicht. Das Netzwerk besteht aus Gan als vollständig verbundener Schicht und CCan als gewundene Schicht.
Im Video können Sie den Unterschied beim Lernen zwischen den Ebenen deutlich erkennen.
Ich fand es interessant, einen Blick auf den Lernprozess des Netzwerks zu werfen!
https://www.youtube.com/watch?v=ORVZVZqYYqU
https://www.youtube.com/watch?v=ByicWghi-iw
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