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對比過往在羽壇的輝煌戰績，今年的香港公開賽男單，4名中國選手僅有諶龍能夠以直落二晉級，老將林丹在首輪面對到「世界球王」桃田賢斗就遭到淘汰，而第2種子的石宇奇似乎因身體狀況不佳而選擇退賽，黃宇翔也不敵丹麥好手維汀哈斯（Hans-Kristian Solberg Vittinghus），無緣晉級16強。世界排名第5的諶龍，在男單首輪面對馬來西亞好手劉國倫，幾乎整場比賽都握有領先優勢，最後全場花費50分鐘就以21比16、21比16直落二晉級；不過身為第2種子的石宇奇似乎受到身體狀況影響，無法完整展現自身實力，在首輪面對香港選手李卓耀，才開打4分鐘就以3比11大幅落後，也讓石宇奇選擇退賽。狀況逐漸下滑的林丹，首輪就與如日中天的「世界球王」桃田賢斗對決。在第一局，林丹一度掌握7比2的領先優勢，不過桃田及時穩住陣腳，在激戰到16比16後雖然被林丹連拿3分，仍舊以一波5比0的攻勢搶下第一局；而在第2局，林丹開局找回手感，並持續壓制桃田，並在16比12領先的情況下連拿5分，順利扳回一城。進入決勝局，林丹在比賽前段仍舊取得領先優勢，不過在技術暫停過後，林丹因為體力下滑而顯露出疲態，失誤次數也跟著增加，在15比15平手後更是連丟6分，將勝利拱手讓給了桃田賢斗，這同時也是林丹今年賽季第9次在首輪就遭到淘汰。值得一提的是，桃田賢斗因為上週在福州中國公開賽奪冠，積分將在本周正式超越10萬分大關，成為繼2014年李宗偉、2015年諶龍之後第三為達到這個里程碑的男單選手。（推薦閱讀：網球》台北海碩盃超級星期三 梁恩碩單打首輪開胡）◎加入風運動粉絲專頁，帶你掌握更多國內外體壇動態相關報導● MLB》洋基爭取馬查多？ 海董：會再問問A-ROD意見● MLB》史奈爾、迪格隆投下塞揚 數據告訴你為何得獎

日本很多店家為了吸引顧客，推出不用消費、來店就能得到點數的好康。沒想到卻驚傳有駭客偽造GPS數據，明明人在北海道，卻詐取了遠在九州的購物中心的來店點數，詐騙金額超過百萬台幣。來店消費集點、換取折扣，現在已經不稀奇了，在日本越來越多店家，為了吸引顧客，推出「來店點數」，透過感應設備偵測手機GPS定位等方法，民眾只要踏進店家就能得到點數，不用買任何東西。東京餐廳業者表示，「只要來店裡就能獲得點數，所以我們預期會有更多的人來這裡用餐。」不過，有人立刻把歪腦筋動到來店點數上，日前，日本警方以涉嫌詐欺、詐欺未遂逮捕了住在北海道的29歲無業男子菅野大悟，他利用45台電腦、1000個以上的ID，偽造GPS數據，假裝自己在一個月內造訪了遠在九州的購物中心將近270萬次。而這家購物中心提供每次相當於2日圓的來店點數，菅野大悟等於試圖騙取538萬日圓，約合新台幣146萬，非常驚人。來店點數或許就是利用民眾貪小便宜的心理，業者也覺得效果良好，還可以藉機收集到更多關於客群的資訊，所以儘管有潛在風險，還是有越來越多店家推行。不過有專家指出，企業應該提升系統保安，制定更完善的對策，才能避免優惠制度被不肖人士濫用。（民視新聞／陳潔恩 綜合報導）

黑豹旗今(15)日進行8強戰的最後一場比賽，由穀保家商對上大理高中，身為去年的亞軍球隊，穀保此役在投打表現上都明顯優於對手，靠著先發投手先發投手林吳晉瑋5局無失分的好投，以及第3棒岳政華的「猛打賞」表現，終場以5:0完封對手，也搶下最後一張四強門票。穀保今天前3局打擊火力還沒完全發揮，但第4局靠著蔡佳諺的三壘安打及對手的失誤，攻得2分搶先破蛋；之後在第6和第8局又分別利用邱智呈和林子崴、岳政華的安打攻得3分，取得5:0的領先。而大理打者今此役被林吳晉瑋為首的穀保投手群完全封鎖，前8局只敲出3支安打，9局上面對國手王彥程也無法有所突破，終場就以0:5落敗，只能止步八強。穀保「二刀流」好手岳政華在從中華隊歸隊後，主要是以練打為主，教練團考慮到他目前的狀況，因此八強之後不考慮讓他登板。不過他今天在打擊上的發揮相當不錯，5打數敲出3支安打，繳出「猛打賞」的表現，另外還有1分打點，總算為自己爭了一口氣。賽後穀保總教練周宗志表示，今天對方很快就換上林聖榮中繼，而後者在國內青棒是A級的投手，自己昨天也有想到他可能會上場，因此已經做好了投手戰的準備。而在自家投手方面，周宗志認為先發林吳晉瑋表現相當不錯，但中繼的林昱珉和王彥呈上來面對的第一個人次都保送，有點不理想。「尤其是林昱珉，作為中繼投手兩局就用了50幾球，可說是不及格的表現。」後天將對上近年的新興強權普門高中，兩隊在今年暑假時交手多次，但當時彼此都不是最佳陣容，周宗志認為對上這個強勁的對手，球隊必須在守備上做得更好，才能有贏球的機會。更多 NOWnews 今日新聞報導 美日賽／源田壯亮清壘三壘安 武士畫下完美句點 羽球／連過兩關地主 戴資穎退香港一姊晉8續拚三連霸

新竹縣長選舉三強鼎立，本週是民調公佈最後時限，原本民調一支獨秀的民國黨主席徐欣瑩，在藍綠挾擊下，已被藍營楊文科追上；綠營民調一向沈潛，鄭朝方府院高層連番拉抬，加上賄選寒蟬效應，鄭朝方則是力拼逆轉勝！選戰進入倒數十一天，藍綠都大喊支持者歸隊，新竹縣長選舉也進入攻擊階段，一時仍難分勝負。 （彭清仁報導）新竹縣長選舉除了藍綠兩強之外，民國黨主席徐欣瑩打柯P牌，但柯P在選情吃緊的情況下，根本無暇南下助拳，藍綠雙雙挾擊下，徐欣瑩的支持度已不再一支獨秀，國民黨候選人楊文科，在韓國瑜效應外溢下，加上國民黨前後任六位黨主席集體造勢，馬英九、侯友宜陪同掃街，泛藍選民已有歸隊趨勢，有多家民調公司公佈的數字中，楊文科已與徐欣瑩分庭抗禮，甚至領先。至於民進黨縣長候選人鄭朝方，斯文俊挺形象，加上一個月來親子劇團一再應選民要求加場，民調雖然未能一舉超過楊文科和徐欣瑩，但民調曲線是一路向上，人氣指數是三位候選人當中最高的。竹北夜市掃街拜票，排隊簽名拍照的選民相當多，也讓鄭朝方陣營信心十足。據了解，選戰最後關頭，藍綠都打團結牌，希望泛藍泛綠各自歸隊，而徐欣瑩與妙天的關係切割不清，打坐治腫瘤、妙天賣蓮座議題的看板和文宣，對徐欣瑩殺傷力十足。可以預期選戰最後階段，三大陣營勢必王牌盡出，激戰勢必難免。

[新頭殼newtalk] 月底九合一選舉，國民黨打出「經濟牌」，痛批蔡政府執政兩年多來，經濟蕭條引爆商家倒倒店潮，下午例行性中常會上更邀請國發會前主委林祖嘉報告，黨主席吳敦義聆聽完後表達看法。吳說，韓式旋風之所以能席捲全台，除了韓國瑜點出事實外，也是他的機智與淺白語言，讓高雄民眾了解，在這樣下去不行。自高雄捲起一股「韓流」風潮後，國民黨內各地候選人全面「拚經濟」，今天中常會特別邀請國發會前主委、政大經濟系教授林祖嘉前來就「台灣經濟的困境與出路」進行報告。林祖嘉表示，總體經濟嚴重停滯，今年經濟成長率創下近30年來新低，呈現「外熱內冷」，出口狀況不錯，但國內投資與消費並不好，反映出國人對未來經濟成長有疑慮，而美中貿易戰持續中，出口成長率結果也逐漸下降。林祖嘉回顧馬政府執政期間，觀光人次逐年攀升，平均每年增加一百萬人次，但蔡政府上任後，中國旅客驟減，雖然來自東南亞與韓國旅客人數增加，但消費力不能與往日同日而語，加上軍公教退休金遭砍，也降低國內觀光能量。林祖嘉指出，蔡英文政府政治上非常依賴美國，經貿上也同樣追隨美國亦步亦趨，完全不顧中國市場，對台商影響很大，建議政府設立台商產業園區，並協助金融產業加速進入中國。對此，國民黨主席吳敦義聞言後嘲諷，馬政府執政時期，經濟成長率可以抵蔡政府三年總和，不過，國家競爭力方面，則是兩年還比不過蔡政府一年的名次。話鋒一轉，過去曾任高雄市長的吳敦義談到高雄現況，他說，過去交流道下來的高雄市區非常熱鬧，現在卻發現有一半商家關門，因此高雄市長候選人韓國瑜才說高雄又老又窮，與過去幾十年來截然不同。「售租來到高雄」，吳敦義說，韓式旋風之所以能席捲全台，除了韓國瑜點出高雄近20年來蕭條與下降的事實外，一方面是韓本身的機智，另一方面則是他用淺白語言讓高雄民眾了解，在這樣下去不行，最後，吳敦義也以「商品出得去、人才進得來、台灣發大財」結尾。

【台灣醒報記者許嘉琪台北報導】台灣女性無法兼顧就業與育兒，造成「女性勞動參與率」與「生育率」雙低。根據主計處2016年統計，女性的勞動參與率在25到29歲來到最高點，突破85%，但是30歲後（也就是台灣女性的平均婚育年齡）勞參率一落千丈。托育政策催生聯盟呼籲，政府應完善從0-12歲的公共托育建設，創造支持雙薪、友善幼兒的社會。同一份統計中，丹麥女性勞參率呈現與台灣相反的走勢，女性就業率不受年齡限制一路上升，直至60歲才因退休而下降。托育催生聯盟召集人劉毓秀指出，由於丹麥的公共托育政策非常完善，2歲以上的公共托育涵蓋率高達9成，母親不需要為了育兒中斷就業。相對而言，台灣的公共育兒服務嚴重不足，我國0-2歲的公共托嬰中心涵蓋率僅7%，2-6歲非營利和公立幼兒園涵蓋率約為19%，而6-12歲國小課後照顧班的涵蓋率也只有14%，因為找不到平價、優質的托育場所，台灣女性往往被迫「自己來」，面對工作與育兒二選一的難題。台灣家長教育聯盟理事長謝國清指出，台灣政府不斷談論少子化和高齡化導致勞動力下降，卻長期忽略「女性勞參率」問題，看來格外諷刺。另外，婚育女性因為辭去工作，收入減少，經濟壓力提升，導致生育第二胎的意願下降，這是環環相扣的惡性循環。「推動公共托育政策有賴地方縣市首長的決心。」全國教保產業工會理事郭明旭舉例，屏東縣由於地方縣長的支持，在短短幾年內，已有8所非營利幼兒園、5所部落托育中心。而教育資源更加優渥的台南市，卻因為當時市長賴清德不支持公共化的托育建設，所以在他任內只有4家非營利幼兒園的建設。婦女新知基金會秘書長覃玉蓉補充，教育部在8月推動的「準公共化幼兒園」政策有助於舒緩公共托育不足的問題，然而政策是否能夠按照規範落實，還是有賴地方政府的執法。也因此呼籲民眾在投票時，將首長候選人是否有關注友善公共托育議題納入考量的範圍內。

台北市一名鄭姓男子與妻子結婚13年，去年底2人發生嚴重爭執，妻子氣得離家出走，鄭男為了找妻子在家裡東翻西找，結果意外發現1本筆記本，上面寫著「妳結婚了，我是妳哥哥，這不是變亂倫？」旁邊還加註一名葉姓男子的名字，鄭男看完認為自己被戴綠帽，怒告妻子和葉男通姦罪。但台北地檢署認為鄭男沒有實際證據，因此全案不起訴。根據《蘋果日報》報導，鄭姓男子與蕭姓妻子婚後相處不睦，去年11月2人在家大吵一架後，妻子決定離家出走回娘家，鄭男到處找不到妻子，只好在家裡東翻西找尋線索，結果意外發現1本筆記本，裡面還有妻子8年前寫下的曖昧字句，讓鄭男看完氣炸，認為自己被戴綠帽。據了解，鄭男妻子在筆記本裡寫著「台南前女友不准我跟你發生關係！」、「我決定照你說的來做！但有個問題，我是找妳我們要去哪用？」等字句，還寫下數字「99」，讓鄭男相信妻子與葉男發生性關係，因此對2人提告通姦。對此，鄭男妻子否認通姦，表示與葉男只是學長學妹關係，而且2人很久沒聯絡。檢方則認為，鄭男未提供實際證據，僅憑筆記本的內容推論妻子出軌，無法證明妻子與葉男有婚外情，因此將2人不起訴。更多 TVBS 報導難忍7年之癢 他把小三帶回家還問妻「妳OK？」 老父告不孝子討房產 死前錄影控「不甘願讓他們好過」 被嗆「被當只會找媽」！男大生超氣 偕母告同學2次 酒店經紀幫還債 紅牌酒女上班1天「從良」不幹了

在精神與大腦的十字路口，遇見被傷痕餵養的靈魂……不只了解和拯救身心受創的孩子，也為了療癒自己和教養出健康的小孩！★父母、檢察官、警察、法官、社工、醫生、決策者或政治人物都應該要閱讀★適用於兒童發展、創傷及其如何影響心理、生理★多所大學和研究所的社會學、神經科學、心理學、犯罪學的必備教科書★亞馬遜網書10年暢銷，90%讀者五星推薦，翻譯12種語言★超過1萬名臨床醫師運用，直接影響到20多萬名病患，也有逾100萬名兒童、青少年與成人受益於本書★7歲小女孩蒂娜在看診時將小手伸到男醫師褲襠，想拉開他的拉鏈……★4歲大的小女娃蘿拉體重不到12公斤，成了「史上第一起幼兒厭食症的病例」？★利昂在年僅16歲時喪心病狂地謀殺了2名少女，然後強姦她們的屍體……★小賈斯汀沾滿自己糞便地被「關」在病房，不斷前後搖晃身體，醫護人員要做檢查他就大鬧……★6歲的小男孩詹姆斯被認為無可救藥、難以管教，他逃家、跳車、自殺，謊稱養母要殺他！！！這些孩子的異常和脫軌都是真實的！他們的不幸也是血淋淋的事實……★蒂娜從4歲開始有整整2年都遭到保姆16歲的兒子性侵！！！★蘿拉從小被母親不帶感情地養育，她很少被抱，母親也不會看著她眼睛、跟她說話。★利昂還在襁褓中就常被一個人留在陰暗的公寓一整天，哭得再大聲也等不到人來……★小賈斯汀在狗籠裡生活了整整5年，他有東西吃，尿布髒了有人換，但他只有狗狗作伴。★小詹姆斯並非自願吞下一整瓶抗憂鬱劑、他是被推下車的，他不是在說養母壞話，他是在求救。這些孩子的遭遇和生命發展令人心疼，但這不是一本關於控訴和揭露的書，也不是讓罪犯拿到「因為受虐」的藉口，而是帶領你我從精神醫學和神經科學串起生命的線索，進而為在成長過程中受創的孩子們找尋再次站立的重生機會，甚至幫助那些覺得自己有點「不太一樣」的你，了解自己、改變自己，也為了做為你教養出幸福、健康的孩子的基礎！不容忽視！孩子的傷不會奇蹟般地在短時間內復原「僅僅幾分鐘的壓力，就能永遠改變老鼠的大腦。如果孩子遭遇真正的創傷，這樣的經歷會造成多麼深刻的影響！」布魯斯．D．培理醫學博士長期以來一直關注創傷壓力對兒童身心所造成的影響，更曾擔任許多涉及兒童創傷之重大案件（哥倫拜爾高中校園屠殺、奧克拉荷馬市爆炸案、韋科鎮大衛教派屠殺案……等）的顧問和專家證人。創傷壓力影響孩子的大腦非常深遠，會使孩子們變得分心、淡漠、易怒、焦慮或衝動，甚至出現嚴重的身心障礙、異常行為。更值得注意的是，這些創傷往往很難自己復原，孩子們很少能自己恢復正常，唯有具備相關知識，並以耐心、關愛與持續的照顧，才有辦法改變他們──問題青少年是如此，三到四歲的受創兒童更是如此！10個觸目驚心的真實案例，揭開受傷的大腦和靈魂培理醫學博士挑選了他執業至今10個令人心疼的真實案例，說明各種不同的創傷壓力（性虐待、暴力、貧窮、忽視、無知、宗教洗腦……）對兒童大腦的影響。雖然人類的大腦發育要到二十幾歲才完成，但基本結構和體積、重量，在三歲以前就發育85%。在這個階段，若因疏忽、無知或惡意而使兒童受到傷害，又沒有正確的療癒，創傷壓力對大腦所產生的影響將左右其身心和人格發展──人類如同宇宙般複雜的大腦，在兒童時期有著無比的可塑性，但一不小心就可能往負面的方向發展。我們必須謹慎地面對孩子所表現出來的「問題行為」，而不該隨便貼「標籤」，因為那可能是孩子為了「適應」過去創傷環境所發展出來的生存機制。然而，即使面對許多悲慘的年輕靈魂，培理博士仍相信：我們在邪惡心靈留下的情緒屠殺中迷失時，也會發現最美好且堅強的人性，他認為，治療的方法日新月異，但核心仍然殊途同歸──最完美的療癒，就是愛──正確的付出愛！★不只救下孩子，還要追蹤和深入關心當孩子被虐、受性侵或目睹巨大的死傷，我們除了搶救下他們，將他們安置在安全的環境，如寄養家庭或社福機構等等，很有需要再深入對孩子做心理治療與追踪。★如何發現和降低創傷對孩子的影響，並提出臨床問題解決方式「治療神經序列模式」本書會帶你深刻認識創傷經歷如何在孩子身上留下痕跡、影響他們的人格、生理和情緒成長的能力，你也會從培理醫學博士面對他們、陪伴他們、觀察他們、療癒他們的過程中了解，若受創的孩子們想構築健康的生活，我們──包括父母與監護人、親朋好友、醫生、社工、教育工作者、政府──需要提供些什麼，例如：從創傷中復原的關鍵其實是人際關係；扭轉教育體制太注重認知發展而忽略孩子情緒、生理需求的情形；適當的挑戰和冒險（許多青少年問題都源自於發展中的大腦缺乏適度挑戰的刺激）；改變孩子需要你花時間與耐心（現代人常缺乏）；採取任何行動前先花時間好好關心孩子、聆聽他們的心聲……等等。★近10年的兒童創傷發展和現況從本書初版（原文書於2007年初版）至今，又過了十年，培理醫學博士在將書中概念運用在發展、學習、治療、教養及其他改變大腦的刻意過程同時，也有比以往還要多的了解，所以除了補漏修改，他在每個故事案例的最後，以他目前的觀點來反映並評論該章節的關鍵要素，以及這十年來關於兒童創傷方面的新進展、新問題、新挑戰……等等，並提出相關領域嶄新與大有可為的方向，讓讀者能有最新和更完整的理解。★特別收錄方便學習的「問題與討論」書中除了根據培理醫學博士的治療案例的時間線，分享其關於兒童創傷的心得並提供資訊和治療之道，也特別收錄各篇章的議題討論，並提供一些見解，讓有需要進修的相關團體或讀者能做更進一步做探討、學習，並激發更多正向的思考方向、解決之道的發現。我們不該小看孩子受到的壓力和創傷，因為即使是無心之舉，也有可能為孩子帶來無可磨滅的影響。作者簡介布魯斯．D．培理（Bruce D. Perry）醫學博士，為兒童創傷學院（位於德州休士頓的非營利組織）資深研究員，也是芝加哥西北大學芬伯格醫學院的兼任教授，發表過二百多篇期刊文章，並獲得許多專業獎項。他也曾擔任許多涉及兒童創傷之重大案件的顧問和專家證人，包括：哥倫拜爾高中校園大屠殺、奧克拉荷馬市爆炸案、韋科鎮大衛教派屠殺案……等等。培理博士的臨床研究和實踐側重於兒童、青少年和成人創傷的長期影響，尤其是兒童心理健康和神經科學，希望讓更多人重視：創傷事件如何改變孩子們的大腦，並影響其人格和身心發展。瑪亞．薩拉維茲（Maia Szalavitz）為獲獎無數的神經科學記者。她與培理博士另外也共同寫作《為愛而生》一書。其他個人著作包含《堅不可摧的大腦》，以及《不計一切代價》。

9月底轟動業界的史上最強GAN，也就是最高動用512個TPU訓練的BigGAN，Demo已經正式放出！只要一台能上網的電腦，你就能用它生成各種各樣的逼真圖片。體會如何讓非洲鱷完美漸變成胖達~這意味著，不用花10-70萬元的費用租TPU親手訓練，只要打開DeepMind放出的地址，就可以體驗到親手支配BigGAN的感覺。BigGAN Demo體驗攻略DeepMind官方給出了128、256、512三種尺寸的Demo。不過無論你打開哪一個，Colab裡默認的都是256的Demo，其他尺寸要手動自行調整。預先設置打開之後，保證網絡已連接，然後把每個代碼塊挨個運行一遍。然後完成一系列設置，召喚TensorFlow。之後從TF Hub加載BigGAN模型。定義一些用於採樣和顯示BigGAN圖像的功能。創建TensorFlow會話，初始化變量。單樣本生成完成這些準備工作之後，我們就可以正式開始玩BigGAN了。界面上有4個設置選項，先看最後一個category，用來選擇生成的東西是什麼，下拉菜單裡一共有999個品種可供選擇，我們就用默認的933號品種芝士漢堡來試一下。前面的三個選項是生成的具體參數，第一個num_samples是生成漢堡的數量，可以從1~20的範圍內隨意調節。第二個truncation可以在0~1之間調整，數字越小，圖形越整齊劃一，造型保守；數字越大，圖形之間的差距越大，經常能生成完全和漢堡沒關係的圖像。第三個noise_seed，噪音種子，可以在0~100之間調節，這個數值越大，漢堡造型越狂野。Cheeseburger is laughing at U~物體漸變學會生成單只漢堡以後，就可以嘗試第二個功能：物體漸變，學名Interpolate between BigGAN samples.物體漸變嘛，顧名思義，把一個物體漸變成另一個物體。當然，因為涉及兩個物體，需要設置的內容也多了一些。我們先來選擇兩個物體：物體A（category_A）：金毛狗。物體B（category_B）：小金魚。兩個物體可以分別調整noise_seed。每個生成結果都長這樣，每一行是從金毛到金魚的漸變過程，行數則是樣本數量，也就是生成幾條漸變。開頭的第一個設置num_samples，就是“行數”，物體漸變條的數量，可以從1~5之間選擇；下一個設置選項num_interps指的是每個漸變過程的“幀數”，“幀數”越大，漸變過程越詳細，最小可以設置為2，最大可以到10；另外同樣可以設置truncation，和前面的單樣本生成一樣，truncation越大，不同樣本之間的差距就越大。好了，具體操作就這些，大家可以自行在文末尋找傳送門親自體驗~另外，還有熱心群眾做了一個gif版，可以自動把物體漸變的過程變成gif，效果大概就是下面這樣：同樣文末可找到傳送門。貴！貴！貴此Demo一出，國外人民紛紛發來賀電，有表示效果震驚的，有想玩拍手叫好的，也有……看餓了的。谷歌大腦東京研究員、推特知名科技網紅hardmaru就評價說，選擇用哪個GAN，怎麼跟從快餐漢堡菜單中點餐似的。推特網友-=CULLEN也表示生成的食物實在有些過於逼真，認認真真看個學術研究怎麼一下子就餓了。有網友認為BigGAN在設計行業潛力無窮，它的風格轉換以及材料和設計的多樣化組合對設計師具有指導意義。這位網友還抱著試一試的心態用Demo生成各種包，發現這個效果有點驚人啊。也有網友順勢而為，企圖再加一份飯。“恭喜！這項工作真的難以置信，很喜歡實驗中失敗圖像的細節……所以如果能放出代碼，社區會更加感謝。”網友elder_price666說。不過大哥留步，想訓練一個自己的BigGAN？請先三思能不能負擔起訓練需要消耗的資源啊。很可能就算官方給了TensorFlow實現和代碼，你也要不起啊！根據論文附錄中提供的細節，BigGAN是在TPU Pod上訓練出來的。訓練一個生成128×128圖像的BigGAN模型，要用128個Google TPU 核心。256×256、512×512模型需要的TPU核心數也相應上漲到了256個和512個。更驚悚的是，用了這麼多TPU的情況下，大部分模型還要訓練24到48小時，也就是要等上一兩天才能見到成品。按照Cloud TPU v2每TPU每小時4.5美元的價格來算，訓練一個基礎版128×128的BigGAN，也就是最最最低配的那個，需要1.38萬美元到2.76萬美元，折合人民幣9.6萬元到19.3萬元。至於512×512的高清大GAN，訓練費用最高可以達到11萬美元，合人民幣76萬元。Demo一出，大家紛紛嘗試樂在其中，在飯香濃郁的評論區裡異口同聲地說“這不是合成的，這簡直就是真的，但真的好貴啊”。論文回顧效果驚人也耗資巨大的BigGAN不是這兩天才火的，一個多月前，當搭載BigGAN的雙盲評審中的ICLR 2019論文現身，行家們就沸騰了：效果怎麼就這麼逼真了？在計算機圖像研究史上，BigGAN的效果比前人進步了一大截。比如在ImageNet上進行128×128分辨率的訓練後，它的Inception Score（IS）得分166.3，是之前最佳得分52.52分3倍。除了搞定128×128小圖之外，BigGAN還能直接在256×256、512×512的ImageNet數據上訓練，生成更讓人信服的樣本。在論文Large Scale GAN Training for High Fidelity Natural Image Synthesis中，研究人員揭秘，BIgGAN的驚人效果背後，真的付出了金錢的代價。因為不止是模型參數多，訓練規模也是有GAN以來最大的。它的參數是前人的2-4倍，批次大小是前人的8倍。研究人員對GAN架構做出了兩處改動適應大規模訓練的不穩定性，比如對判別器的通道類型做改動，讓每個模塊第一個卷積層裡的濾波器數量和輸出濾波器相等，比如生成器G用了單個共享類嵌入，為BatchNorm層生成每個樣本的增益和偏差。△生成器和鑑別器架構評審結果BigGAN評審結果已經放出，獲得了三位評審8分、7分和10分的評價，目前以8.45分位居ICLR2019兩百篇論文的前5位。在OpenReview上，審稿人對這篇論文有以下幾點類似的看法：1）BigGAN在大規模數據集、大尺寸文件上有不錯的表現。 2）附錄中提到了一些負面的結果，這給未來的改進工作提供了幫助。 3）文章對大型模型的截斷技巧缺乏清晰的、易於理解的討論。3位評審者評價如下：評審1：評分：8，接受論文的top 50％，明確接受。 信心：4，審稿人有信心，但並不絕對肯定評估是正確的。本文提出了一套用於訓練大規模GAN的技巧，並獲得了高分辨率圖像的最新結果。優點： -提出的技術直觀且目的非常明確 -這項工作的一大優點是，作者試圖通過訓練速度和性能改進來“量化”提出的每一種技術 -探測崩潰的詳細分析，提高了大規模GAN的穩定性 -試驗結果令人印象深刻缺點： -所需的計算預算資源巨大。BigGAN原論文提到的模型使用了128-256個TPU，嚴重限制了結果的可重複性。總結： 論文寫得很好，思想很合理，結果非常引人注目。這是一篇很好的論文，強烈建議接受。評審2：評分：7，好文章，接受。 信心：3，評審員對評估是否正確非常有信心。作者提出提出了將GAN擴展到復雜數據集（如ImageNet）方法的實證研究，用於類條件圖像生成。他們首先根據最近提出的GAN技術構建並描述一個強大的baseline，推動大型數據集的性能，獲得了領先的IS / FID分數，以及令人印象深刻的視覺效果。作者提出了一個簡單的截斷技巧來控制保真度/方差，它本身很有趣，但不能隨著體系結構進行擴展。作者進一步提出了基於正交化的正則化來緩解這個問題。作者還進行了大規模訓練崩潰的調查，根據收集的經驗證據研究了一些正則化方案。優點： -文章提供了大量關於GAN穩定性和在大規模訓練數據集下性能的深入見解。這對於在復雜數據集上使用GAN、並且可以訪問大量計算資源的任何人都應該是有用的。-儘管GAN的常用評估指標仍然不夠充分，但作者獲得的量化表現遠遠超出以前的工作，這似乎確實與顯著的視覺效果相關。-基線增加修改被很好地描述和清晰地解釋。附錄在這方面也具有重要價值。缺點： -討論有時缺乏深度。 我不清楚為什麼一些較大的模型不適合截斷。作者提出了更寬的網絡如何表現最佳，以及網絡的深度如何降低性能。這一點同樣缺乏討論，作者似乎並沒有試圖理解為什麼會出現這樣的現象。我認為應該更努力去理解和解釋為什麼會出現其中一些現象，它可以更容易地指引未來的工作。-第3.1節：“在表1中，我們觀察到沒有正交正則化，只有16％的模型適合截斷，而正交正則化則為60％。”對於我來說，這一點並不是特別清楚。這是讀者應該從表1中理解的東西嗎？-我質疑正文和附錄中選擇的部分。我非常感謝正文和附錄中報告的負面結果，這具有重要價值。然而，這篇文章對我來說主要是一個詳細的實證調查和大規模高性能GAN的介紹，我可能會與想要解決類似問題的同事分享這一點。在這種情況下，如果未來的讀者僅限於文本，我認為提供附錄B和C中的一些內容比擁有超過一整頁的穩定性調查和未完成的嘗試技巧更有價值。總結：文章對GAN可擴展性的研究取得成功，即使在不犧牲ImageNet的高性能的情況下無法穩定訓練令人失望。對以前的SOTA的改進絕對是重要的。這項工作展示了複雜數據集的現代GAN架構，可以成為未來工作的堅實基礎。但是我認為文章可以而且應該通過對錶現行為進行更詳細的分析和討論，來改進論文，以便進一步指導和激勵未來的工作。我也很想看到所提出的技術應用於更簡單的數據集。這對於計算能力較低且與CelebA類似的人會有用嗎？評審3：評級：10，接受論文的top 5％，開創性論文 信心：4，審稿人有信心，但並不絕對肯定評估是正確的本文的核心新元素是截斷技巧：在訓練時，輸入z從正態分佈中採樣，但在測試時，使用截斷的正態分佈：當z的元素的大小高於某個閾值時，將被重新採樣。如實驗所示，該閾值的變化導致FD和IS的變化。文章包含負面結果和詳細的參數清掃，這一點也很好。總結：這是一項非常好的工作，取得了令人矚目的成果，在圖像生成領域取得了巨大的進步。傳送門本文經授權發布，不代表36氪立場。 如若轉載請註明出處。來源出處：36氪

（中央社記者龍柏安台北14日電）網壇「小鋼砲」梁恩碩，今在台北海碩公開賽女單首輪，於首盤先丟逆勢下急起直追，次盤起連拿8局，以2比1逆轉擊敗奧地利女將哈斯，成為女單碩果僅存的地主希望。總獎金12.5萬美元（約新台幣389萬）的台北海碩盃公開賽，梁恩碩堪稱單雙兩得意，昨天她和李亞軒聯手出戰女雙，爆冷扳倒大會頭號種子，日比野菜緒與卡拉珊尼克芙（Oksana Kalashnikova）這組日本與喬治亞的跨國聯軍，成為近2年來首度在會內賽開胡的台灣球員。雙打開張，梁恩碩今天單兵出擊，面對世界排名224的奧地利女將哈斯（Barbara Haas），首盤梁恩碩以3比6棄守，次盤她賞了對手一個大鴨蛋，以6比0橫掃將戰局扳平。決勝盤梁恩碩持續加壓，開局就先破了對手發球局，加上次盤在內，一口氣連趕8局，接下來雙方互不相讓，直到第9局她再次攻破對手發球局，以6比3淘汰對手，拿下晉級門票。今年是梁恩碩第一次角逐海碩公開賽女單，就順利挺過頭關，她說：「很開心第一次打單打就可以拿下勝利。」對於第2盤以秋風掃落葉之姿將對手清盤，她則歸功於是教練的指導。梁恩碩坦言，第一盤自己的節奏和對手球風契合，在多拍來回時自己有太多失誤，第2盤開打前，教練要她接發球時打回對手正拍，「因為對手在發球完轉接正拍比較不好，我第一局就有試，結果她就連續失誤4顆，之後我就照這個方式」。由於女雙臨時有球員退賽，台灣女將李花塵與台英混血小將葛藍喬安娜幸運獲得遞補機會，可惜兩人今天在女雙首輪，以3比6、3比6不敵印度組合蕊娜（Ankita Raina）與桑恩迪（Karman Kaur Thandi），首輪止步。（編輯：陳怡璇）1071114