最近开始接触对抗生产网络,目地是用GAN生成一些假样本,去解决样本不平衡的问题。 看了两天GAN的代码,没有太多特别的地方,因为之前看论文的时候就已经知道大体的结构。但是唯一没有搞清除的就是:生成器和判别器的损失函数,以及损失函数是怎么向后传播,去更新权重的。 简述一些GAN的训练过程: 1、先定义一个标签:val...
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生成对抗网络(Generative Adversarial Netword,简称GAN),是一种生成式机器学习模型,该方法由伊恩·古德费洛等人于2014年提出,曾被称为“机器学习这二十年来最酷的想法”,可以用来创造虚构的人物和场景,人脸置换、模拟人脸老化,图像风格变换,以及产生化学分子式等等,被广泛应用于广告、娱乐、游戏、制药等等行业。 二、...
生成式对抗网络即GAN由生成器和判别器组成。原论文中,关于生成器和判别器的损失函数是写成以下形式: 首先,第一个式子我们不看梯度符号的话即为判别器的损失函数,logD(xi)为判别器将真实数据判定为真实数据的概率,log(1-D(G(zi)))为判别器将生成器生成的虚假数据判定为真实数据的对立面即将虚假数据仍判定为虚假...
对抗⽣成⽹络（GAN）中损失函数的理解 最近开始接触对抗⽣产⽹络，⽬地是⽤GAN⽣成⼀些假样本，去解决样本不平衡的问题。看了两天GAN的代码，没有太多特别的地⽅，因为之前看论⽂的时候就已经知道⼤体的结构。但是唯⼀没有搞清除的就是：⽣成器和判别器的损失函数，以及损失函数是怎么向 ...