基于GAN图像生成实践项目
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案例介绍
网上收集合适的(动漫)图片数据集，对GAN网络的参数进行调整并且对其模型尽可能的优化，使其能够在数据集上运行并且达到更好的效果，然后使用收集到的动漫数据集去训练GAN网络的生成器和判别器，并对每数十次迭代的召回率和精确度进行显示。对比不同的网络模型的参数和迭代次数训练出来的网络生成器和网络判别器的效果，进行图标的数据可视化，然后选取最好的一次迭代的网络模型的生成器用来生成动漫图片。
本人工作职责：查找相关的GAN网络论文，阅读GAN网络的论文并理解GAN网络的底层的原理，数据预处理以及数据分析和数据可视化，建立GAN网络模型优化并训练拟合，生成图片。
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网上收集合适的(动漫)图片数据集，对GAN网络的参数进行调整并且对其模型尽可能的优化，使其能够在数据集上运行并且达到更好的效果，然后使用收集到的动漫数据集去训练GAN网络的生成器和判别器，并对每数十次迭代的召回率和精确度进行显示。对比不同的网络模型的参数和迭代次数训练出来的网络生成器和网络判别器的效果，进行图标的数据可视化，然后选取最好的一次迭代的网络模型的生成器用来生成动漫图片。
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