最大化Keras模型的MSE
我有一个生成式对抗网络,其中通过MSE使鉴别器最小化,并且使生成器最大化。因为两者都是追求相反目标的对手。 generator = Sequential() generator.add(Dense(units=50, activation='sigmoid', input_shape=(15,))) generator.add(Dense(units=1, activation='sigmoid')) generator.compile(loss='mse', optimizer='adam') generator.train_on_batch(x_data, y_data) 为了获得可以从高MSE值中获利的生成器模型,我必须适应什么?