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Max的程式語言筆記

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分類: 機器學習筆記

d_loss和g_loss都變成了nan,訓練過程中出現了數值不穩定或梯度爆炸的問題

16 3 月, 2025

使用半精度訓練, 1個 epoch, 從 156…

Discriminator 在繼續訓練時發生錯誤,因為 binary.weight 和 category.weight 的維度與之前儲存的 checkpoint 不匹配

16 3 月, 2025

原本訓練資料是 256×256, 改用…

學習率(Learning Rate)

13 3 月, 2025

在機器學習和深度學習中,「學習率」(Learni…

只增加對特殊規則的字的訓練, 副作用是會影響正常字的判斷

13 3 月, 2025

只看特殊規則的字, 例如”仔&#82…

增加梯度裁剪,限制梯度的最大值,從而防止梯度爆炸

12 3 月, 2025

好的,為了在您的字型風格轉換模型中加入梯度裁剪,…

zi2zi 目前 L1 Loss 主要考慮像素差異,但可能會造成模糊結果, 利用增強感知損失(Perceptual Loss)讓輸出更加銳利

12 3 月, 2025

vgg16: 你可以在現有的 L1 Loss 基…

VGG16 感知損失 vs VGG19

12 3 月, 2025

在字型風格轉換(Noto Sans → Zen …

修改 UNet ,加入 AdaIN(Adaptive Instance Normalization),並在中層(尤其是 layer=4, 5, 6)插入,以便更細緻地控制風格影響

12 3 月, 2025

這裡是修改後的 UNet 代碼,加入了 AdaI…

字型風格轉換的任務中,Generator 和 Discriminator 該不該使用不同的 norm_layer

11 3 月, 2025

在字型風格轉換的任務中,Generator 和 …

Discriminator 加入 Spectral Normalization(光譜正規化)

11 3 月, 2025

這段程式碼已經相當完整,並且包含了一些先進的技術…

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