Telkom 大学课程团队发布纯 MLP 条件 GAN 生成 Fashion-MNIST 仓库
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Telkom 大学课程团队发布纯 MLP 条件 GAN 生成 Fashion-MNIST 仓库
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AI 综述
印尼 Telkom 大学课程团队在 GitHub 发布 FashionCGAN 仓库，用纯 PyTorch 从零实现基于 MLP 的 Conditional GAN，按类别标签生成 28×28 灰度 Fashion-MNIST 服装图像，无预训练模型、无现成 GAN 实现，所有组件自行编写。 该项目报告称，训练 50 epoch（batch 128）在 CPU 上耗时 1,061.2 秒，GPU 为可选；用独立训练的 MLP classifier 评估，生成图像平均分类准确率 0.8670，最好的类别 Trouser 达 1.00，最差的 Shirt 为 0.62。项目支持 YAML 配置与 checkpoint 恢复训练，含 36 个通过的 pytest 单元测试。仓库忽略了 outputs/ 文件夹，克隆后需运行 notebook 才会生成图像。
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最新进展10月29日 11:33
FashionCGAN：纯 MLP 实现的 Conditional GAN 生成 Fashion-MNIST 服装图像报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月29日
- GitHub · 3D 生成新仓库FashionCGAN：纯 MLP 实现的 Conditional GAN 生成 Fashion-MNIST 服装图像
印尼 Telkom 大学课程项目 FashionCGAN 用纯 PyTorch 从零实现基于 MLP 的 Conditional GAN，按类别标签生成 28×28 灰度服装图像，无预训练模型。训练 50 epoch（batch 128，CPU 耗时 1,061.2 秒），用独立训练的 MLP classifier 评估，生成图像平均分类准确率 0.8670，最好类别 Trouser 达 1.00，最差 Shirt 为 0.62。项目支持 YAML 配置、checkpoint 恢复训练，含 36 个通过的 pytest 单元测试。
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