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tensorflow - 如何微调预训练的 GAN？

问题描述

我想使用我自己的图像微调在线可用的预训练 GAN。例如，在 ImageNet 上训练的 BigGAN 可以生成逼真的图像。但是，我不想在 ImageNet 中生成图像类。我想生成我自己的图像集的人造图像。如何微调预训练模型？是否与微调其他神经网络（如 CNN 图像分类模型）相同？只是替换/重新训练最后几层就足够了吗？如果我在 Tensorflow/Keras 的代码中看到一些示例，那就太好了。非常感谢！

BigGAN https://tfhub.dev/deepmind/biggan-deep-256/1

标签： tensorflowdeep-learninggenerative-adversarial-networktransfer-learningtensorflow-hub

解决方案

有几种方法可以做到：

  1. 冻结鉴别器的较低层，
  2. 改变嵌入。

参考：

  1. Mo S、Cho M、Shin J. 冻结鉴别器：微调甘斯的简单基线。arXiv 预印本 arXiv:2002.10964。2020 年 2 月 25 日。https ://arxiv.org/pdf/2002.10964.pdf 代码：https ://github.com/sangwoomo/FreezeD
  2. Li Q、Mai L、Alcorn MA、Nguyen A。一种通过微调类嵌入来改进和重新利用大型预训练 GAN 的经济高效的方法。InProceedings of the Asian Conference on Computer Vision 2020. https://anhnguyen.me/project/biggan-am/ 代码：https ://github.com/qilimk/biggan-am

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