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나는 Generative Adversarial Networks 이해 (Daniel Seita가 작성한 블로그 게시물) 에서 제공되는 GAN 손실 기능을 이해하기 위해 고심하고 있습니다. 표준 교차 엔트로피 손실에서 우리는 시그 모이 드 함수와 결과 이진 분류를 통해 실행 된 출력을 갖습니다. 시에 타 주 따라서 [각] 데이터 포인트 엑스1엑스1x_1 및 해당 레이블에 대해 다음과 같은 …

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최적화 프로그램 ( )을 사용하고 단일 채널 오디오 소스 분리 작업을 수행 하는 auto-encoder네트워크를 훈련하고 있습니다 . 학습률을 한 요인 씩 감퇴시킬 때마다 네트워크 손실이 급격히 증가한 다음 학습률이 다음 감퇴 할 때까지 감소합니다.Adamamsgrad=TrueMSE loss 네트워크 구현 및 교육에 Pytorch를 사용하고 있습니다. Following are my experimental setups: Setup-1: NO learning …

11 machine-learning  deep-learning  optimization  autoencoders  loss-functions