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。
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)...
WGAN有时候也会伴随样本质量低、难以收敛等问题,WGAN-GP是WGAN的改进版,主要改进Lipschitz连续性限制条件,之前是直接采用weight clipping将权重裁剪到一定范围[-0.01,0.01],但这样过于简单粗暴,会导致模型建模能力弱化、梯度消失或爆炸。WGAN-GP...
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×...
【新智元导读】作者用 DCGAN,WGAN,WGAN-GP 和 LSGAN 等生成对抗网络(GAN),使用拥有1万张猫的图片的 CAT 数据集做“生成猫咪的脸”的实验。结果有非常好的,也有不够好的,作者进行了分析并提出一些改进的方法。这个研究被GAN的提出者 Ian Goodfellow,Andrew Ng 等人在推特推荐,可以说是非常有趣的深度学习应用了...
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 ...
【WGAN-GP、DCGAN、WGAN、LSGAN、SNGAN代码】WGAN-GP-1D轴承振动数据样本生成方法,西储大学数据集为例,可替换自己的数据。代码注释清楚,代码注释清楚,代码注释清楚。包含训练过程的代码train_gan和基于训练好的权重参数文件进行测试的代码generate_gan。可以生成指定的
本文带你了解GAN、DCGAN、WGAN、SRGAN。 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。
最近学习了生成对抗网络(GAN),基于几个经典GAN网络结构做了些小实验,包括dcgan,wgan,wgan-gp。坦率的说,wgan,wgan-gp论文的原理还是有点小复杂,我也没有完全看明白,因此在此就不详细介绍了,如果感兴趣可以阅读参考部分的论文,本篇博客主要着重于记录如何利用tensorflow实现这几种网络的训练、预测。下面先简单介绍下...