Keras 實現 GAN 酷炫影片！

目錄

👉 介紹
👉 生成對抗網絡（GAN）的基本概念
👉 GAN 模型結構
👉 判別器（Discriminator）模型
👉 生成器（Generator）模型
👉 訓練 GAN 模型的步驟
👉 使用 Keras 構建 GAN 模型
👉 訓練 GAN 模型
👉 生成假圖像
👉 總結與展望

👉 介紹

歡迎來到 YouTube 上的數位串流頻道！如果你還沒有訂閱，請立即按下訂閱按鈕，因為我非常確定你會喜歡這個頻道的內容。現在讓我們來看看今天的話題，即使用我們的 Keras 框架編寫或組合生成對抗網絡。

👉 生成對抗網絡（GAN）的基本概念

生成對抗網絡是一種深度學習模型，其中包括兩個主要組件：生成器和判別器。生成器試圖生成逼真的圖像，而判別器則試圖區分真實圖像和生成器生成的假圖像。

👉 GAN 模型結構

• 判別器（Discriminator）模型
• 生成器（Generator）模型
• 訓練 GAN 模型的步驟

👉 判別器（Discriminator）模型

判別器是一個二元分類器，它試圖區分真實圖像和生成的假圖像。它通過卷積層和密集層組成，最終輸出一個介於 0 和 1 之間的概率值，表示輸入圖像是真實的還是假的。

👉 生成器（Generator）模型

生成器接收一個隨機向量作為輸入，並試圖生成與訓練數據集中的圖像相似的假圖像。它通過轉置卷積層和激活函數來生成圖像。

👉 訓練 GAN 模型的步驟

訓練 GAN 模型涉及將生成器生成的假圖像與真實圖像一起提供給判別器，並根據判別器的反饋來調整生成器的權重，以使其生成更逼真的圖像。

訓練 GAN 模型

現在讓我們來看看如何使用 Keras 構建和訓練 GAN 模型。

首先，我們需要定義我們的生成器和判別器模型。生成器模型將一個隨機向量作為輸入並生成一個假圖像，而判別器模型將圖像作為輸入並預測它是真實的還是假的。

接下來，我們需要定義我們的 GAN 模型，將生成器和判別器組合在一起。在訓練過程中，我們將凍結判別器並僅訓練生成器，以使其生成更逼真的圖像。

一旦我們定義了模型，我們就可以開始訓練。我們將使用真實圖像和由生成器生成的假圖像來訓練模型，並