本文介绍: 此外,我们发现将动量项留在0.9的建议值导致了训练振荡和不稳定性,同时将其降低到0.5,这有助于稳定训练。对单个样本进行实验,结果是不稳定的,但是对三个样本的Z向量进行平均,显示了在语义上服从算术是一致的和稳定的。(暗指人脸编辑是可行的,当然这个是16年,很早的文章了,很有启发性。3个女性(微笑表情)的平均 – 3个女性(正常表情)的平均 + 3个男性(正常表情)的平均。3:权重初始化都是以零为中心的正态分布初始化的,标准偏差为0.02。对于每一列,将样本的Z向量进行算术运算,得到新的向量Y。
论文:https://arxiv.org/pdf/1511.06434.pdf
发表:ICLR 2016
1:全卷积网络:用逐步卷积代替确定性的空间池化函数(如maxpooling),使网络学习自己的空间下采样。使用这种方法,允许它学习他自己的空间上采样和鉴别器。
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