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dc1eb8fa92 feat: 提高标量数量 2025-04-30 21:00:45 +08:00
44b90e7630 refactor: 修改目录结构 & feat: 条件注入 2025-04-29 18:24:01 +08:00
a94b07bda8 feat: 改进训练流程 2025-04-20 22:06:20 +08:00
87016c67e8 feat: 改进输出头和特征融合 2025-04-19 15:05:26 +08:00
9b5abf177c feat: 添加 js 散度损失 2025-04-16 18:39:17 +08:00
447c28ff5e perf: 修改损失值计算方式 2025-04-14 14:15:13 +08:00
f6b1ad6ebd refactor: 课程训练 2025-04-13 21:06:07 +08:00
268b21e0b7 perf: 调优超参数和模型 2025-04-07 16:41:27 +08:00
29cfb4d029 refactor: 改为 Wasserstein GAN 2025-04-06 18:44:18 +08:00
6a1aeaa77e fix: 浮点数被意外转成 LongTensor 2025-04-03 12:12:13 +08:00
325eb599c3 feat: 支持流式传输,改进数据集 2025-04-02 17:57:02 +08:00
8dea79a9f0 feat: 使用 IPC 通讯并实现单脚本对抗训练 2025-04-01 22:41:23 +08:00
49ee543732 fix: 数据集报错 2025-03-26 22:44:11 +08:00
8f892fc7f4 feat: 优化图块数量损失函数 2025-03-26 21:25:09 +08:00
f169167409 feat: 提高参数量 2025-03-24 16:59:53 +08:00
fd72b1e7f4 refactor: GINKA Model 改为 softmax 输出 2025-03-19 21:24:29 +08:00
09c63fedce refactor: GINKA 生成器使用 Minamo 作为损失值的一部分 2025-03-18 23:51:14 +08:00
1566acf691 refactor: 重构 ginka 模型部分 2025-03-18 21:11:53 +08:00
9f62be3736 init: Minamo Model 2025-03-15 22:26:31 +08:00