สรุปหลักสูตรและขั้นตอนถัดไป
จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน
บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ
ตอนนี้คุณควรทำสิ่งต่อไปนี้ได้
- ทําความเข้าใจความแตกต่างระหว่างโมเดล Generative กับโมเดล Discriminative
- ระบุปัญหาที่ GAN แก้ปัญหาได้
- ทําความเข้าใจบทบาทของ Generator และ Discriminator ในระบบ GAN
- ทําความเข้าใจข้อดีและข้อเสียของฟังก์ชันการสูญเสีย GAN ที่พบได้ทั่วไป
- ระบุวิธีแก้ปัญหาที่เป็นไปได้สำหรับปัญหาทั่วไปเกี่ยวกับการฝึก GAN
- ใช้ไลบรารี TF GAN เพื่อสร้าง GAN
ขั้นตอนถัดไป
เนื้อหาของหน้าเว็บนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตที่ต้องระบุที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 และตัวอย่างโค้ดได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดดูรายละเอียดที่นโยบายเว็บไซต์ Google Developers Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ
อัปเดตล่าสุด 2025-02-26 UTC
[null,null,["อัปเดตล่าสุด 2025-02-26 UTC"],[[["\u003cp\u003eThis webpage focuses on providing an understanding of Generative Adversarial Networks (GANs), including their applications, architecture, and training challenges.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eReaders will learn to differentiate between generative and discriminative models, identify problems suited for GANs, and grasp the functions of the generator and discriminator components.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe content covers various GAN loss functions with their pros and cons, along with strategies to address typical GAN training issues.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003ePractical application is emphasized by guiding readers to use the TensorFlow GAN library for GAN creation.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eFurther exploration is encouraged through links to more TensorFlow GAN examples for continued learning and experimentation.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Course Summary and Next Steps\n\n\u003cbr /\u003e\n\nYou should now be able to:\n\n- Understand the difference between generative and discriminative models.\n- Identify problems that GANs can solve.\n- Understand the roles of the generator and discriminator in a GAN system.\n- Understand the advantages and disadvantages of common GAN loss functions.\n- Identify possible solutions to common problems with GAN training.\n- Use the TF GAN library to make a GAN.\n\nWhat's Next\n-----------\n\n- Browse [more TF-GAN\n examples](https://github.com/tensorflow/gan/tree/master/tensorflow_gan/examples)."]]