在GAN中使用训练的鉴别器计算概率

Question

我遵循了这篇关于GAN-https://github.com/adeshpande3/Generative-Adversarial-Networks/blob/master/Generative%20Adversarial%20Networks%20Tutorial.ipynb的教程

我想使用经过训练的鉴别器来计算测试图像的概率（我训练了代表某个集合的图像，并希望检查测试图像与该集合相似的概率）

newP= sess.run(Dx, feed_dict={x_placeholder: dataset2})
print("prob: " + str(newP)

但它没有给出概率，一些随机浮点数>；1。如何使用训练有素的辩解说员寻找概率？在

Answer 1

使用，prob = tf.nn.sigmoid(Dx)表示概率。由于Dx输出一个介于0-1之间的值，因此单个输出的softmax将始终为1。（exp(Dx)/exp(Dx) = 1）