ResNet用于GAN使用哪一种较好
时间: 2023-06-16 09:02:57 浏览: 167
FER2013-CNN-Resnet-:这些是我关于面部表情识别的论文项目,旨在改善Yujin Gan等人先前在2018年发表的研究论文
GAN中常常使用的是Conditional GAN (CGAN),它是通过给Generator和Discriminator提供条件信息来增强GAN的表达能力。因此,可以使用ResNet作为CGAN中的Generator和Discriminator中的网络结构。
在使用ResNet作为Generator时,可以使用Residual Block来构建Generator的层。每个Residual Block由两个卷积层和一个跳跃连接组成。这些跳跃连接可以帮助ResNet的训练,同时保留了更多的图像细节。
在使用ResNet作为Discriminator时,可以使用Residual Block来构建Discriminator的层。与传统的CNN相比,使用ResNet可以更好地处理图像中的细节和纹理,从而提高GAN的生成能力。
因此,在GAN中使用ResNet作为Generator和Discriminator的网络结构,可以提高GAN的表达能力和生成能力。
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