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# System prepended metadata

title: '*專題研究報告*'
tags: [6/25/2020]

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# *專題研究報告*
## 擬定模型細節--還原Deoldify模型

###### tags: `6/25/2020`
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:::success
**這是我們首度實作，目標為還原[Deoldify](https://www.fast.ai/2019/05/03/decrappify/)模型，由於原本的模型是由Pytorch的深度學習框架所完成的，我們打算在讀懂原模型的架構後，使用Tensorflow與Keras實作。並從中更能對模型有更具體的認識，並在往後的模型改良中有對照組。**
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## :memo: 初分架構
>我們要做的是黑白影像的轉換，利用GAN的技術。首要之務為擬定好模型訓練的過程與細節。
* 生成器
* 判別器
* 損失函數
:::info
:bulb: 利用生成器與判別器做GAN的對抗式訓練，並利用定義好的損失函數，進行梯度下降。
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## :memo: 生成器細節
![](https://lmb.informatik.uni-freiburg.de/people/ronneber/u-net/u-net-architecture.png)
>參考文獻可知，使用的是U-Net的架構，而U-Net可以分成Encoder與Decoder的部分。

### Encoder

* 左半部是Resnet-34 encoder
* 右半部是根據左半部的decoder
* Pixel shuffle upscaling
    * 


