不太正常。理想的loss曲线是：label classification loss逐渐下降；与此同时，domain classification loss先...
1 I cannot tell if this error is due to a technical mistake or hyper-parameters, but my DC-GAN's discriminator loss starts low and gradually climbs higher, slowing down around 8, whereas my generator loss goes way down. I ended it at about 60,000 epochs. Funny enough, the di...
如果问的是为什么要除以2，那可以不除啊。我一般都是r_loss,f_loss直接加起来。说白了，D可以认为是...
A calculation of the integrator loss is given. (A.C.)doi:10.1016/0891-3919(59)90010-5Iu.I. PetrovElsevier B.V.Journal of Nuclear Energy
generator_loss = self.gan.gan_model.train_on_batch(x_latent_space_samples,y_generated_labels)print('Epoch: '+str(int(e))+', [Discriminator:: Loss: '+str(discriminator_loss)+'], [ Generator :: Loss: '+str(generator_loss)+']')ife % self.CHECKPOINT ==0: ...
loss 结论 legal强的理解 首先我觉得文中使用的condition batch normalization,非常的有意思,他其实就相当于条件信息的进一步融合,作者将它应用在生成器的每一层,这就和原始的cgan只在输入层或者只在中间层引入条件信息有了巨大的差别。 作者认为,就结构而言,对于分布的假设将作为判别器选择的正则项。作者认为原始的gan...
10,Discriminator的Loss数学机制及实现详解 11,Generator和Discriminator共享Embeddings数据原理解析 12,Discriminator网络要大于Generator网络数学原理及工程架构 13,Two-Stage Training和GAN-style Training实验及效果比较 14,ELECTRA数据预处理源码实现及测试 15,Tokenization源码完整实现及测试 ...
conclusion 在BIGGAN的基础上实现了具有U-Net结构的Discriminator,并且借助CutMix技术和consistency regularization loss进行训练,强大的Discriminator迫使Generator提升能力,从而获得更高质量的图像。 Reference [1] Brock, Andrew, Jeff Donahue, and Karen Simonyan. "Large Scale GAN Training for High Fidelity Natural Ima...
AC-GAN 的 classification loss 和 adversarial loss 之间权重可调,而这个 conditional discriminator 的权重为 1:1 的关系。 此外需要注意一个细节,如果看 AC-GAN 的原文,发现当训练 discriminator 时,如果输入数据为 fake,作者仍旧希望 auxiliary classifier 将其归为 conditional 类,即希望 classifier 在 conditional...
用refiner就是将路径分解为两个直线解，会更容易学习。从最后效果上来说，原先整个模型用gan loss的训练...