DCGAN中判别器的结构没有详细介绍。一般大家习惯用一个4层的卷积。每一层的结构为Conv-BN-LeakyReLu。最后输出层接Sigmoid。 Pytorch官网有一个关于DCGAN的教程。其中判别器的第一层没有加BN(其生成器的实现也略微有一点差异)。 DCGAN的训练目标与公式(6)一致,不再赘述。 三、WGAN:Wasserstein GAN [3] WGAN考...
WGAN使用了新的距离定义 Wasserstein Distance(推土机距离),在理论上给出了GAN训练不稳定的原因,即交叉熵(JS散度)不适合衡量具有不相交部分的分布之间的距离,转而使用wassertein距离去衡量生成数据分布和真实数据分布之间的距离,理论上解决了训练不稳定的问题。 Wasserstein距离又叫Earth Mover's Distance(EMD,推土机距离)...
GAN变种介绍 - DCGAN、InfoGAN、CycleGAN、WGAN、Self-Attention GAN、BigGAN,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
一些生成的图像如下: DCGAN并没有从根本上解决GAN训练不稳定的问题,训练的时候仍需要小心的平衡生成器和判别器的训练,往往是训练一个多次,训练另一个一次。三、WGAN论文《Wasserstein GAN》 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1701.07875.pdf WGAN主要是从损失函数的角度对GAN进行了改进,这种改进即使在全连接层也能得...
Improvement II: WGAN-GPs Use gradient penalty to bound slope. Make the norm of gradient close to 1, and update fθ using gradient of Ex∼pdata[fθ(x)−λ(||∇xfθ(x)||2−1)2]−Ez∼p(z)[fθ(G(z))] DCGAN: Deep Convolutional GAN 将CNN和GAN结合 结尾的bb: WGAN这篇...
生成对抗式网络 GAN及其衍生CGAN、DCGAN、WGAN、LSGAN、BEGAN等原理介绍、应用介绍及简单Tensorflow实现,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
WGAN:::someclass--> CGAN:::someclass-->ACGAN-->ProjGAN-->SNGAN-->SAGAN-->BigGAN-->LoGAN end subgraph 非条件GAN GAN:::someclass-->DCGAN:::someclass-->PGGAN-->StyleGAN end classDef someclass fill:#f96; 1. 2. 3. 4. 5. ...
GAN、DCGAN、WGAN、WGAN-GP 原理详解: p(x)是某种分布,只是一种表示方式,不需要知道具体服从什么分布 比如用神经网络G表示,G网络学到的参数就是p(x)的分布 pr为真实分布,p(z)/G网络为生成网络的分布 D为鉴别器 Discriminator鉴别器的机制是奖励真实样本,惩罚伪造样本;所以D网络的训练过程就是迭代计算使得...
https://github.com/Zardinality/WGAN-tensorflow 与DCGAN不同,WGAN主要从损失函数的角度对GAN做了改进,损失函数改进之后的WGAN即使在全链接层上也能得到很好的表现结果,WGAN对GAN的改进主要有: ◆ 判别器最后一层去掉sigmoid ◆ 生成器和判别器的loss不取log ...
我想分别以较低和较高的分辨率使用 DCGAN,WGAN,WGAN-GP 以及 LSGAN。使用的数据集是 CAT Dataset,这个数据集包含 10000 张猫咪的照片。我需要的是猫咪的脸在中央的图像,并筛除了不符合的图像(这是用肉眼观察做的,花了几个小时…)。最终,我得到 9304 张分辨率大于 64×64 的图像和 6445 张分辨率大于 128×...