变速箱——换挡策略 变量名称 物理意义 Upshift Schedule 升档策略，变速箱输出轴转速和节气门开度定义的边界曲线 Downshift Schedule 降档策略，变速箱输出轴和节气门开度定义的边界曲线

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StyleGAN2培训的实践方面 整个项目（包括所有勘探）消耗了132 MWh的电力，其中0.68 MWh用于培训最终的FFHQ模型。 总共，我们使用了大约51年的单GPU年。 — Karras等 免责声明：我和该回购都与NVidia没有任何关联。 我尽我最大的努力进行了DYOR，但是，我可能会完全错误地表达以下内容。 TL; DR 注意：这项工作的继续记录在该文章的后续文章。 我已经从零开始训练了1024像素分辨率的女性肖像数据集的StyleGAN2。 通过调整参数并使用放大的图像扩大数据集，可以进一步提高样品质量，从而使网络可以了解更多细节并获得与原始工作结果相当的FID指标。 策展样本Ψ= 0.70 目录 3.1。 3.2。 4.1。 5.1。 5.2。 背景 与原始的StyleGAN （“ SG1”）相比，Karas等人的StyleGAN2 （“ SG2”）有了很大

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该代码在matlab2013a环境下实现。在经典的Tri-Training算法上做了改进，三个基分类器采用BP神经网络，附有文档说明。另外，我提供了图像数据集，是对VOC2007中的person对象做了处理，分别提取颜色矩特征（9个属性），灰度共生矩阵特征（17个属性），共9786个样本，两类标签，按照不同比例分为无标记样本和有标记样本。