如何实现：将完整图片数据集和带有随机遮罩的图片数据集输入判别器和生成器进行训练

要实现这个目标，你需要首先定义一个生成器和一个判别器的结构。生成器负责用随机遮罩生成完整图像，判别器负责判断生成图像是否与完整图像匹配。

接下来，你需要将完整图像数据集和带有随机遮罩的图像数据集分别输入到生成器和判别器中。在每次训练时，生成器生成一批带有随机遮罩的图像，并与完整图像进行比较，判别器基于这些图像进行训练并提供反馈给生成器。生成器根据反馈进行更新以生成更准确的图像，判别器根据生成器生成的图像进行更新以提高判断准确性。

在实践中，你需要选用适当的超参数调节，如学习速率、生成器和判别器的层数等，以实现更好的性能。

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