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这个是从代码层面，详细了解损失函数！CrossEntropyLoss importtorchimporttorch.nnasnn#实际中遇到的outputs=torch.tensor([[0.5870,0.4130],[0.6517,0.3483],[0.4455,0.5545],[0.4

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实验了效果，下面的还是图像的异常检测居多。https://github.com/LeeDoYup/AnoGANhttps://github.com/tkwoo/anogan-keras看了下，本质上是半监督学习，一开始是有分类模型的。代码如下，生产模型和判别模型：###generatormodeldefinedefgenerator_model():inputs=Input((10,))

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为了能用深度学习来解决现实世界的问题，我们经常从预处理原始数据开始，而不是从那些准备好的张量格式数据开始。首先我们准备一个人工数据集： 这是一个.csv格式（用逗号隔开）的数据文件。该数据集有四行三列。其中每行描述了房间数量（“NumRooms”）、巷子类型（“Alley”）和房屋价格（“P