1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Deep Learning cho Ảnh với PyTorch
Connected

Bài tập

Hàm mất mát của generator

Trước khi huấn luyện GAN, bạn cần xác định hàm mất mát cho cả generator và discriminator. Bạn sẽ bắt đầu với generator.

Hãy nhớ rằng nhiệm vụ của generator là tạo ra ảnh giả đủ thuyết phục để đánh lừa discriminator phân loại chúng là ảnh thật. Vì vậy, generator sẽ chịu mất mát nếu các ảnh nó tạo ra bị discriminator phân loại là giả (nhãn 0).

Hãy định nghĩa hàm gen_loss() để tính mất mát của generator. Hàm nhận bốn đối số:

  • gen, mô hình generator
  • disc, mô hình discriminator
  • num_images, số lượng ảnh trong một batch
  • z_dim, kích thước của nhiễu ngẫu nhiên đầu vào

Hướng dẫn

100 XP
  • Tạo nhiễu ngẫu nhiên có shape num_images x z_dim và gán vào noise.
  • Dùng generator để sinh ảnh giả từ noise và gán vào fake.
  • Lấy dự đoán của discriminator cho ảnh giả đã sinh.
  • Tính mất mát của generator bằng cách gọi criterion trên dự đoán của discriminator và một tensor toàn số 1 có cùng shape.