gan生成器最后一层应该怎么处理呢,理论上应该用一个sigmoid或者是tanh函数让其为某一个区间,但我想到这样的话他想要生成出纯色就是很难的事情了,我看到一些方法并没有用这样的激活函数,但这样怎么才能保证其生成的范围是0到1内呢?
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- 「已注销」 2023-03-09 14:48关注
“Devil组”引证GPT后的撰写:
- 在GAN生成器的最后一层,常常采用的是没有激活函数或者是使用一个非常接近恒等映射的激活函数(如ReLU),这种做法可以确保生成器输出的结果在[-inf, inf]范围内,并不受限于0到1的范围。因此,在这种情况下,为了保证生成器输出的结果在0到1的范围内,需要在训练GAN的时候,使用一个合适的损失函数(如交叉熵损失),并采用适当的优化算法(如Adam)来最小化损失函数,从而使得生成器输出的结果尽可能地接近真实数据分布。
- 另外,为了确保生成器输出的结果在0到1的范围内,还可以在生成器的输出层之后,增加一个BatchNormalization层,这可以使得生成器输出的结果更加稳定,并有助于避免生成器输出过大或过小的情况。
- 总之,虽然GAN生成器的最后一层通常没有使用sigmoid或tanh激活函数,但是在训练GAN的时候,可以通过选择合适的损失函数和优化算法,并结合BatchNormalization等技术手段来确保生成器输出的结果在0到1的范围内
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