Adversarial Loss,即对抗性损失,是一种在生成对抗网络(GANs)中用于训练判别器,以区分真实数据与生成数据的关键技术。其核心思想是通过判别器和生成器之间的对抗性训练,使得生成的数据在分布上尽可能接近真实数据。以下是关于Adversarial Loss的详细介绍: 基础概念 生成对抗网络(GANs):由生成器和判别器组成,生成器的目标...
adversarial loss公式(一) Adversarial Loss 在深度学习中,Adversarial Loss是一种常用的损失函数,用于训练生成对抗网络(GANs)。GANs由一个生成器网络和一个判别器网络组成,通过互相对抗的方式进行训练。 Adversarial Loss的目标是让生成器生成的样本尽量逼真,同时让判别器能够准确地将真实样本与生成样本区分开来。 下面是...
GAN中的D网络是为了区分生成的例子和本来的例子,虽然Adversarial Training的论文中也提到它有这层意图,但是从它的loss函数理解,它是为了对让输入的perturbation不敏感,模型更robust。感觉上这是两种完全相反的做法?望指教～ 2017-12-22 回复1 李磊NLP 作者 指教谈不上,我说说我的理解,希望能对你有帮助...
本文中不同于他人方法的地方,之前的loss函数设计中大部分是不包含目标域上的分类损失函数,作者希望利用自训练的方法让分类器能在目标域上的样本进行分类从而提高目标域的识别精度。所以重点在于如何学到噪声混淆矩阵。 作者将对抗训练用在了域辨别器的设计上,作者不让辨别器执行域分类任务(常规的域辨别器执行的是源域...
3 A Robust Deep RL framework with adversarial loss 在本节中,我们提出了RADIAL-RL,这是一个用于训练对抗攻击的深度RL智能体的原则性框架。RADIAL通过利用现有的神经网络鲁棒性形式验证边界来设计对抗损失函数。我们首先介绍了RADIAL的关键思想,然后在第3.1、3.2和3.3节中阐明了为三种经典的深度强化学习算法DQN、A3C...
在有监督优化过程中,loss可以实时查看。因为价值函数是一种反方向上的优化,就没有办法监控收敛状态。虽然W-GAN优化了生成器函数和判别器函数,同时提出了一种相关性很强的监控指标。 3、模型崩溃 生成器只挑一部分数据去优化自己,这些数据为判别器最认可的空间点,也就是生成器只去学习一小部分数据集,这小部分数据...
在这之前大家在训练GAN的时候,使用的loss函数都是sigmoid_cross_entropy_loss函数,然而xudon mao等人发现当使用伪造样本去更新生成器(且此时伪造样本也被判别器判为对的时候)会导致梯度消失的问题。虽然此时伪造样本仍然离真实样本分布距离还挺远。也就是之前的损失函数虽然可以判别是真假,可是对于人肉眼来说,还是违和...
# 定义Adversarial VAE损失函数 def avae_loss(inputs, outputs): reconstruction_loss = ds.backend.sum(ds.backend.binary_crossentropy(inputs, outputs), axis=[1, 2]) kl_loss = -0.5 * ds.backend.sum(1 + z_log_var - ds.backend.square(z_mean) - ds.backend.exp(z_log_var), axis=-1...
源域训练模型的loss函数 \[\mathcal{L}_{task}(\mathcal{f}_S, \mathrm{X}_S, \mathrm{Y}_S) = -\mathbb{E}_{(x_S,y_S)~(X_S,Y_S)}\sum_{k=1}^{K}\mathbb{1}_{k=y_s}\log{(\sigma(f_S^{(k)}(x_s)))} \] ...
除了使用crossentropy loss外，利用attention map、featurelevel loss提升对抗攻击的迁移性。相关论文提出了新的目标函数或损失函数，以增强对抗样本的迁移能力。基于模型结构的改进 针对特定的模型结构，如ResNet、vision transformer，修改其前向/反向传播方式以提升对抗攻击的迁移性。相关论文聚焦于模型结构的...