一、本周决策
关于论文中实验论证的调整：
1.生成模型的验证：
基于FacesData，CelebA不同数据集，使用DCGAN以及本文中依赖的BEGAN结构对生成结果进行对比，意在说明本文的GAN结构更佳；
基于CelebA数据集，不同γ（0.3、0.5、0.7、0.9）环境下的实验结果对比，意在说明同一数据集在某参数环境下，生成效果最好。
2.帧间生成任务的验证：
基于BallData的自采数据集，不同γ（0.3、0.5、0.7、0.9）环境下的帧间生成结果对比。
3.评估模型：
在1-2中的生成结果均拟采用PSNR进行生成结果评估。
二、本周工作
1.帧间生成实验进度说明（“√”：已完成；“x”：正在进行）
实验方案——– γ ——- step ——– Batch_size —– status
RollingBall —- 0.3 —– 500k ———— 16 ———— √
RollingBall —- 0.5 —– 500k ———— 16 ———— √
RollingBall —- 0.7 —– 500k ———— 16 ———— x
RollingBall —- 0.9 —– 500k ———— 16 ———— x
附：前两组实验结果已有，但发现效果几乎看不出多大的变化，可能是由于数据集结构太简单导致。
2.生成模型实验进度：CelebAData与FacesData实验未进行；
三、下周计划
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实验方案已定，依次把需要的实验过程以及结果跑一遍并保存，以便后续查看；
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对论文中相应的实验论证部分进行调整；
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当前所有实验过程以及论证均为大论文服务，注意论证的严谨性以及说服力问题；
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寻找能够更能说明帧间生成任务的数据集，当前的BallData似乎过于简单。