如何在Keras中實(shí)現(xiàn)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)

小樊
87
2024-04-23 14:13:55

在Keras中實(shí)現(xiàn)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）通常需要定義兩個(gè)模型：生成器和判別器。以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam

# 定義生成器模型
def build_generator():
    generator = Sequential()
    generator.add(Dense(128, activation='relu', input_dim=100))
    generator.add(Dense(784, activation='sigmoid'))
    return generator

# 定義判別器模型
def build_discriminator():
    discriminator = Sequential()
    discriminator.add(Dense(128, activation='relu', input_dim=784))
    discriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
    discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5))
    return discriminator

# 構(gòu)建整個(gè)GAN模型
def build_gan(generator, discriminator):
    discriminator.trainable = False
    gan = Sequential()
    gan.add(generator)
    gan.add(discriminator)
    gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5))
    return gan

# 實(shí)例化生成器和判別器
generator = build_generator()
discriminator = build_discriminator()

# 構(gòu)建GAN模型
gan = build_gan(generator, discriminator)

接下來(lái)，您可以訓(xùn)練GAN模型并生成新的圖像。您可以使用真實(shí)圖像訓(xùn)練判別器，并使用生成器生成假圖像。然后，通過(guò)反向傳播更新生成器和判別器的權(quán)重，使生成器生成更逼真的圖像，同時(shí)判別器更好地區(qū)分真實(shí)和假圖像。

請(qǐng)注意，這只是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例，實(shí)際上的GAN模型可能更加復(fù)雜，并且可能需要使用更深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)生成更逼真的圖像。您可以根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整模型結(jié)構(gòu)和超參數(shù)來(lái)獲得更好的性能。

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