近年來，名為生成對抗網路的非監督式學習方法蓬勃發展，透過使產生假資料的生成器與辨別資料真偽的辨別器互相學習，只要提供資料集便可學習其特徵而生成出能以假亂真的資料。本研究提出一套針對現有生成圖像的生成對抗網路模型的改良方法，透過進行實驗探討不同變因對生成品質與效率的影響，調整原有的優化器設置、卷積層參數、模型架構等，並以客觀指標評估實驗結果，證實經過本研究提出的方法改良有更好的效果。另外改進的方式應用在各種資料集訓練的模型及更高解析度的模型，數據表明也有不錯的成果。而本研究希望能提供更明確的模型改進方向給研究人員，並減少嘗試改良模型所花費的時間與能源成本，以此減少訓練龐大的模型所造成的環境影響。
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