很少有防御算法被设计用于深度RL智能体,这可能是因为RL中存在分类任务中不存在的额外挑战,包括信度分配和缺乏固定训练集。为了弥补这一差距,在本文中,我们提出了RADIAL(RobustADversarIAlLoss)-RL框架来训练鲁棒的深度RL智能体。我们表明,RADIAL可以通过使用精心设计的基于鲁棒性验证边界的对抗损失函数来提高深度RL智能体的...
Adversarial loss 训练原始的GAN(vanilla GAN)很容易遇到梯度消失、mode collapse等问题,训练起来十分棘手。后来提出的“Wassertein GAN”(WGAN)使用“Wassertein-1”距离,使训练不那么困难。之后Gulrajani等提出的添加“gradient penalty”项,又进一步提高了训练的稳定性。WGAN-GP实现了在多种GAN结构上稳定训练,且几乎不...
loss_D+=loss#固定判别器,改进生成器#生成一组随机噪声,输入生成器得到一组假样本z =torch.empty(batch_size,z_dim).normal_().to(device) fake_batch=net_G(z)#假样本输入判别器得到 scoreD_scores_on_fake =net_D(fake_batch)#我们希望假样本能够骗过生成器,得到较高的分数,下面的 loss 定义也符合这...
整体对抗训练loss就是源域和目标域loss相加,因为这个对抗训练的loss考虑了分类器预测和真值的关系,作者表明这个域辨别器能实现类级的特征对齐: \begin{equation} \mathcal{L}_{Adv}(x_s,y_s,x_t)=\mathcal{L}_{Adv}(x_s,y_s) + \mathcal{L}_{Adv}(x_t) \end{equation} 作者为了使得训练过...
d_loss_real = discriminator.train_on_batch(batch, np.ones((batch.shape[0], 1))) d_loss_fake = discriminator.train_on_batch(gen_imgs, np.zeros((batch.shape[0], 1))) d_loss = 0.5 * np.add(d_loss_real, d_loss_fake)
或者我们可以直接理解G网络的loss是log(1—D(G(z))), D的loss是 —(log D(x))+log(1—D(G(z))) 然后从式子中解释对抗,我们知道G网络的训练是希望D(G(z))趋近于1,也就是正类,这样G的loss就会最小。而D网络的训练就是一个2分类,目标是分清楚真实数据和生成数据,也就是希望真实数据的D输出趋近于...
《GN-Net: The Gauss-Newton Loss for Multi-Weather Relocalization》(2020) GitHub:O网页链接《Sharpness-Aware Minimization for Efficiently Improving Generalization》(2020) GitHub:O网页链接《Two-Stage Single Image Reflection Removal with Reflection-Aware Guidance》(2020) GitHub:O网页链接 ...
PSL uses the squared loss as the optimization objective for the classification branch, whose produced classification confidences are used by PSL to weight the corresponding category-specific segmentation score maps 使用分类的置信度来调整对应类别的分割分数图...
其中的w和b是Generator Network中的weight和bias,L指的是Loss function ,也就是前⾯提到的PG和Pdata之间的差异度。 但是计算这种连续分布之间的Divergence是⾮常困难的。然后GAN给出了它相应的解法:采样。 也就是我们甚⾄不需要知道PG和Pdata分布的formulation,也可以通过采样的⽅式来计算这两者之间的差异度...