摘要:
1 对抗学习 对抗学习的目的是增加安全性和鲁棒性。 1.1 GAN 对抗生成网络(GAN)包括生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。如果目标是创建能够生成新内容的系统,那么生成器是希望得到并优化的模型,这是一个零和问题。 1.2 GenB GenB是对抗网络用于VQA的 阅读全文
1 对抗学习 对抗学习的目的是增加安全性和鲁棒性。 1.1 GAN 对抗生成网络(GAN)包括生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。如果目标是创建能够生成新内容的系统,那么生成器是希望得到并优化的模型,这是一个零和问题。 1.2 GenB GenB是对抗网络用于VQA的 阅读全文
posted @ 2024-07-17 17:03
rainrzk
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