g_loss = combined.train_on_batch([imgs_A, imgs_B], [valid, imgs_A])
时间: 2024-02-01 16:04:15 浏览: 177
基于pytorch的UNet_demo实现及训练自己的数据集.docx
这是一个深度学习模型中的训练步骤,使用了对抗生成网络(Generative Adversarial Networks, GANs)。train_on_batch()是Keras框架中Model类的一个方法,用于在一个batch上训练模型。
在这个训练步骤中,imgs_A和imgs_B是两个输入图像集合,valid是一个标签,表示这些图像是真实的。该训练步骤的目的是训练一个生成器网络,使其能够将输入图像imgs_A转换为与imgs_B相似的图像,并且能够欺骗一个判别器网络,使其将生成的图像视为真实的图像。生成器网络的损失函数包含两部分,一部分是判别器网络将生成的图像视为真实图像的损失,另一部分是生成器网络将输入图像转换为目标图像的损失。该训练步骤的返回值是损失函数的值。
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