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machine-learning - 在生成器网络的输出层中使用 Tanh()

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-30 08:46:21

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我正在研究生成对抗网络。最近，在阅读 Radford 等人的一篇论文时。 here ，我发现他们的生成器网络的输出层使用了Tanh()。 Tanh()的取值范围是(-1, 1)，而 double 格式的图像像素值在[0, 1]之间。有人可以解释一下为什么在输出层中使用 Tanh() 以及生成器如何生成具有适当像素值的图像吗？

最佳答案

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以便在 [-1, 1] 中获取图像的值。

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

关于machine-learning - 在生成器网络的输出层中使用 Tanh()，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/44525338/

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