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conditional GANの出力をクラス毎に保存する 〜PyTorchによるcGAN実装とともに〜 - Qiita
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conditional GANの出力をクラス毎に保存する 〜PyTorchによるcGAN実装とともに〜 - Qiita
2回目の投稿です。 前回はPyTorchでDCGANの実装を行うとともに出力画像を1枚ずつ保存できるようにしまし... 2回目の投稿です。 前回はPyTorchでDCGANの実装を行うとともに出力画像を1枚ずつ保存できるようにしました。 今回はGANの出力を制御できるように改良したconditional GAN(条件付きGAN)の実装を行なっていきます。それと同時に前回同様、出力画像を1枚ずづ保存できるようにしていきます。 #目的 conditional GANの実装を行い、出力を1枚ずつ保存する #conditional GAN conditional GANは生成する画像を明示的に分けられるようにしたものです。訓練時に教師データのラベル情報も用いて訓練することでこれを可能にしました。 論文はこちら 以下論文より GeneratorとDiscriminatorの両方の入力にクラスラベルの情報を追加して学習を行う感じです。入力の形式が少し変わる感じですがGANの基本的な構造としては変わらないです。 #実装
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