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...
基于深度神经网络的人脸识别系统(Face Recognition System, FRS)和人脸检测系统因其高性能已被广泛部署在商业产品中。[67] 首先提出了一种眼镜框设计来攻击基于 FRS 的深度神经网络 [110],其由 11 个块组成,共 38 层,一个三元组损失(triplet loss)函数用于特征嵌入。基于三元组损失函数,[67] 设计了一个softmax...
Matching Adversarial Networks(下简称MAN)试图解决的问题是,将CGAN这种非监督训练方法应用在监督学习例如语义分割、深度估计上,达到与之相似的效果。作者认为,以往使用CGAN在此类任务表现很差的原因是没有直接使用Ground Truth,因此作者将传统的判别器替换成了一个孪生网络(Siamese Network),使得训练计算loss可以直接使用Gr...
另一方面,伪图像区域分类的损失函数定义为 image.png 换言之, 尝试最小化此目标以生成可分类为目标域 的图像。 3.1.3 重构损失(Reconstruction Loss) 通过最小化对抗和分类损失,训练 生成真实的图像,并将其分类到正确的目标域。然而,最小化损失(等式(1)和(3))并不保证翻译后的图像在只改变输入的与域相关的...
GANs想要模拟真实分布,就需要loss函数来反映生成数据的分布与真实数据分布的距离。 常用两种loss函数: Minimax loss:随GAN提出 Wasserstein loss:TF-GAN Estimators的默认loss 因为GAN有两个loss,作为两项。generator影响的只是其中一项:反映假数据分布的那一项。
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...
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...
源域训练模型的loss函数 \[\mathcal{L}_{task}(\mathcal{f}_S, \mathrm{X}_S, \mathrm{Y}_S) = -\mathbb{E}_{(x_S,y_S)~(X_S,Y_S)}\sum_{k=1}^{K}\mathbb{1}_{k=y_s}\log{(\sigma(f_S^{(k)}(x_s)))} \] ...
loss function 最大的点，与此同时在外循环中，我们训练模型的网络参数使得这个maximized loss尽可能小。
因此虚拟对抗训练的loss就是增加 原始样本分布和对抗样本分布的KL散度，最小化此loss，...