目录
-
- 一、Spam数据集介绍
- 二、GAIN结构
-
- 2.1 生成器G
- 2.2 判别器D
- 三、其他结构
-
- 3.1 掩模向量M与其他函数
- 3.2 参数初始化设置
- 3.3 开始训练
- 四、结果演示
- 五、完整代码
上文（GAIN的代码实现（2）——基于GAN的Spam数据集缺失数据填补）介绍了利用生成对抗网络进行Spam数据集缺失数据填补，本文将在此基础上，介绍利用生成对抗网络进行Spam数据集缺失数据填补的另一种方法。
一、Spam数据集介绍Spam数据集上文已经介绍过了，这里不再赘述。
二、GAIN结构 2.1 生成器G生成器由输入层经过两个隐含层，最终到达输出层，隐含层维度与原数据维度相同：
