Я хочу убедиться, что я правильно тестирую / проверяю свой ган и не вижу систематических ошибок в моей конструкции.
Поскольку большинство уроков заканчиваются на
.. после n эпох вы получите красивые картинки, подобные этим. Попробуйте сами.
У меня остались вопросы.
Я проверяю / проверяю gan на его генераторе или на всей модели?
Я почти уверен, что это Ган, но причина ускользает от меня.
Если я хочу отслеживать свою кривую обучения, я проверяю в целом
набор проверки или его часть?
Есть ли какая-либо польза от тренировочной потери гана / дискриминатора?
Есть ли вред в проверке на выбранном входе / количестве входов, чтобы увидеть, как выход изменяется на этом входе во время обучения, при необходимости в дополнение к обычной проверке?
Это будет работать как эталон во времени, так что вы сможете сравнить результаты по всему процессу.
Имеет ли смысл проверять весь набор проверок после завершения обучения?
Я знаю, что на данный момент настало время для тестирования, но я не уверен, что есть что-то выиграть.
Работают ли сеточные поиски на одном и том же наборе проверки или они могут использовать разные?
Этот вопрос возник как вопрос программирования и превратился в него. Я посмотрел на softwareengineering , но у них нет тега gan или keras для применения к этому вопросу. Если вы не отвечаете, пожалуйста, не стесняйтесь перенести этот вопрос туда, куда он принадлежит.