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考虑的主要问题是:究竟应该如何来定义两个分布的距离? 这里的“距离”并非严格意义上需要满足“非负”、“对称”与“三角不等式...
WGAN 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...
WGAN 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。 Wasser...
问DCGAN与WGAN的区别EN在我的理解中，DCGAN在生成器和判别器中都使用了卷积层，而WGAN调整了损失函数、...
GAN、DCGAN、WGAN、SRGAN 演变与改进 GAN 生成网络接收一个随机噪声,生成逼真图像; 判别网络接收一个图像,生成该图像是真实的概率(0～1); GAN网络中存在两个不同的网络,训练方式采用的是对抗训练方式,其中G的梯度更新信息来自于判别器D,而不是来自数据样本。
DCGAN（Deep Convolutional GAN）是GAN的一种实现，使用卷积神经网络（CNN）构建生成器和判别器。生成器的输入是一个100维向量，通过一系列变换逐渐生成逼真的图像。判别器则是一个四层的卷积网络，用于判断输入图像的真实性。WGAN（Wasserstein GAN）关注如何定义分布间的距离，因为传统的距离度量可能不适合...
在探讨WGAN与普通GAN训练的区别时，有几个关键点需特别留意。首先，损失函数突然爆发可能并非训练出现问题，而是在模型增长阶段的正常现象。以256 x 256的图像项目为例，模型规模增大时，损失爆发阶段会长时间持续，容易误导判断，误以为存在错误。其次，一篇2018年ICML的杰出论文对这一现象进行了深入解析。该...
但是这并不是完全否认WGAN，学界认为WGAN效果很好，WGAN即便没有收敛到纳什均衡，也会在纳什均衡点附近，...
2019-11-28 22:35 −GAN存在问题 训练困难,G和D多次尝试没有稳定性,Loss无法知道能否优化,生成样本单一,改进方案靠暴力尝试 WGAN GAN的Loss函数选择不合适,使模型容易面临梯度消失,梯度不稳定,优化目标不定导致模型失败,WGAN,找到了更为合适的Loss函数,使得梯度呈线性,事实上WGAN对判别器权重进... ...
来源:信息网络工程研究中心本文共1000字,建议阅读5分钟本文带你了解GAN、DCGAN、WGAN、SRGAN。...使用JS散度作为距离公式 DCGAN DCGAN(deep convolutional generative adversarial networks)采用深度卷积的生成对抗网络。...使用adam优...