สรุปหลักสูตรและขั้นตอนถัดไป
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"],[[["This webpage focuses on providing an understanding of Generative Adversarial Networks (GANs), including their applications, architecture, and training challenges."],["Readers will learn to differentiate between generative and discriminative models, identify problems suited for GANs, and grasp the functions of the generator and discriminator components."],["The content covers various GAN loss functions with their pros and cons, along with strategies to address typical GAN training issues."],["Practical application is emphasized by guiding readers to use the TensorFlow GAN library for GAN creation."],["Further exploration is encouraged through links to more TensorFlow GAN examples for continued learning and experimentation."]]],[]]