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\ begingroup美元

我使用Tensorflow来提供一个DCGAN 3000 320x320彩色的汽车图像。其目标是生产新汽车。我已经在谷歌Colab上训练了大约10个小时。我想我很快就能看到结果,但因为这是我第一次尝试GAN,我想知道是否有一种方法来优化这两个模型的层超参数。下面是我的两个模型结构:

发电机:

sequence () model.add(layers)稠密(20*20*128,use_bias=False, input_shape=(100,))) model.add(layers. batchnormalization ()) model.add(layers. relu ()) model.add(layers. relu ()) model.add(layers. add(layers. relu ()) model.add(layers. add(layers. relu ()) model.add(layers. add)重塑((20、20、128)))维护模型。output_shape ==(无,20,20,128)模型。conv2d转置(128,(6,6),跨步=(1,1),填充='same', use_bias=False)断言模型。output_shape ==(无,20,20,128)模型。BatchNormalization()) model.add(layers.ReLU()) model.add(layers.Conv2DTranspose(64, (6, 6), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False)) assert model.output_shape == (None, 40, 40, 64) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.ReLU()) model.add(layers.Conv2DTranspose(32, (6, 6), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False)) assert model.output_shape == (None, 80, 80, 32) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.ReLU()) model.add(layers.Conv2DTranspose(16, (6, 6), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False)) assert model.output_shape == (None, 160, 160, 16) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.ReLU()) model.add(layers.Conv2DTranspose(3, (6, 6), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False, activation='tanh')) assert model.output_shape == (None, 320, 320, 3)

鉴频器:

sequence () model.add(layers)Conv2D(64, (6,6), strides=(2,2), padding='same', input_shape=[320, 320, 3]))模型.add(layers. leakyrelu())模型.add(layers. dropout(0.3))模型.add(layers. add(0.3))Conv2D(128, (6,6), strides=(2,2), padding='same'))模型.add(layers. leakyrelu())模型.add(layers. dropout(0.3))模型.add(layers. add(0.3)Conv2D(256, (6,6), strides=(2,2), padding='same'))模型.add(layers. leakyrelu())模型.add(layers. dropout(0.3))模型.add(layers. add(0.3)Conv2D(512, (6,6), strides=(2,2), padding='same'))模型.add(layers.LeakyReLU())模型.add(layers.Dropout(0.3))模型.add(layers.Flatten()模型.add(layers.Dense(1))

有没有办法通过增加卷积的数量,卷积的大小。考虑到我有3000张320x320彩色的汽车图片?

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\ endgroup美元

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