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GAN真得是不好伺候啊~~
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PaddleGAN 问答生成 6301 89

 

开始训练就出各种问题,loss出点儿差错就不work。

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全部评论(89)
时间顺序
AIStudio810258
#42 回复于2020-09
这个东西确实不好训练

同学,握手。。。

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没入门的研究生
#43 回复于2020-09
研究图学习、NLP的大佬,有没兴趣搞个“谐音梗吐槽机", 然后就可以上各种“笑话大会”踢场子了~~,

是个不错的项目,可是我实力不允许啊。。。

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Mr.郑先生_
#44 回复于2020-09
研究图学习、NLP的大佬,有没兴趣搞个“谐音梗吐槽机", 然后就可以上各种“笑话大会”踢场子了~~,

这个想法不错哇哈哈哈

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thinc
#45 回复于2020-09
这个东西确实不好训练

loss下来效果不一定上来

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thinc
#46 回复于2020-09
我感觉得勤看loss, 直接用wgan,lsgan更省心,注意学习率不能太大

loss也不一定靠谱啊。。。很多人实验loss都nan了,效果还是一般

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thinc
#47 回复于2020-09
恭喜入坑~~

来人!抬走

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thinc
#48 回复于2020-09
嗯,那黑得有带拼音、音标的数据集。

拼音也整一个phoneticize embedding

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thinc
#49 回复于2020-09
同学,握手。。。

慢点 击个掌吧

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七年期限
#50 回复于2020-09
是个不错的项目,可是我实力不允许啊。。。

坐等你们

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thinc
#51 回复于2020-09
坐等你们

你也可以

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AIStudio810258
#52 回复于2020-09
是个不错的项目,可是我实力不允许啊。。。

大佬立志从事基础研究,不喜欢搞应用么~~

做出来之前,谁敢说一定能成?技术储备、应用前景。。。都是瞬息万变

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AIStudio810258
#53 回复于2020-09
thinc #45
loss下来效果不一定上来

gan的loss的确不像分类,检测,分割类的模型那么容易掌控

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AIStudio810258
#54 回复于2020-09
thinc #46
loss也不一定靠谱啊。。。很多人实验loss都nan了,效果还是一般

nan是指loss 太小了已至溢出么?

我理解nan 是计算过程中除了非法值

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AIStudio810258
#55 回复于2020-09
thinc #47
来人!抬走

看人爬坑终觉浅,觉知此坑儿得自蹲~~

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没入门的研究生
#56 回复于2020-09
大佬立志从事基础研究,不喜欢搞应用么~~ 做出来之前,谁敢说一定能成?技术储备、应用前景。。。都是瞬息万变

我倒是想搞应用,但是技术储备还不够。还得学习很多东西。

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thinc
#57 回复于2020-09
nan是指loss 太小了已至溢出么? 我理解nan 是计算过程中除了非法值

上溢下溢都会nan

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thinc
#58 回复于2020-09
看人爬坑终觉浅,觉知此坑儿得自蹲~~

又get到金句

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没入门的研究生
#59 回复于2020-09
thinc #57
上溢下溢都会nan

nan: not a number, 数值太大太小都会变成nan, 计算机存不了那么大或那么小的数。

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AIStudio810258
#60 回复于2020-09
我倒是想搞应用,但是技术储备还不够。还得学习很多东西。

理论扎实,搞应用分分钟吧~~

当然也得靠点儿运气,啥不是呢

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thinc
#61 回复于2020-09
理论扎实,搞应用分分钟吧~~ 当然也得靠点儿运气,啥不是呢

我猜这里的运气指“调参”

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