GAN(Generative Adversarial Network)是一种深度学习模型,由生成器(Generator)和鉴别器(Discriminator)两个神经网络组成。生成器负责生成逼真的样本,而鉴别器则负责判断输入的样本是真实样本还是生成样本。
在GAN鉴别器中的重塑问题是指在训练过程中,鉴别器可能会出现过拟合的情况,导致其对生成样本的判断过于自信,从而影响生成器的训练效果。为了解决这个问题,可以采用以下方法:
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