netD(fake.detach())의 이유
GAN을 공부하다가 tutorial 코드에 netD(fake.detach())가 어떤 원리인 지 이해가 안 갔다. 의도야 설명에 나온대로 netG에 backpropagation이 안되도록, 즉 첫번째 스텝에서는 netD만 학습하려는 것이라는 건 알겠다. (code: pytorch gan tutorial) ## Train with all-fake batch # Generate batch of latent vectors noise = torch.randn(b_size, nz, 1, 1, device=device) # Generate fake image batch with G fake = netG(noise) label.fill_(fake_label) # Classify all fake batch with D..
Research (연구 관련)
2019. 5. 11. 18:01
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
링크
TAG
- world coordinate
- 피트니스
- deep learning
- camera coordinate
- Interview
- pyrender
- 에디톨로지
- 컴퓨터비전
- Machine Learning
- nohup
- 2d pose
- pytorch
- nerf
- Virtual Camera
- densepose
- spin
- Transformation
- VAE
- 헬스
- demo
- 인터뷰
- Generative model
- part segmentation
- 문경식
- 머신러닝
- 비전
- focal length
- 컴퓨터비젼
- Pose2Mesh
- Docker
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
| 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
| 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
| 29 | 30 | 31 |
글 보관함