在这个过程中,损失函数(Loss Function)扮演着至关重要的角色,它指导着两个网络的优化方向。 损失函数的基本概念 在GANs中,损失函数是评估生成器生成数据的逼真程度以及判别器区分真假数据能力的关键指标。具体来说,GANs中的损失函数包括两部分:生成器损失(Generator Loss)和判别器损失(Discriminator Loss)。 生成器损失...
1.生成器(Generator):通过机器生成数据(大部分情况下是图像),目的是“骗过”判别器。 2.判别器(Discriminator):判断这张图像是真实的还是机器生成的,目的是找出生成器做的“假数据”。 生成模型的任务是生成看起来自然真实的、和原始数据相似的实例。判别模型的任务是判断给定的实例看起来是自然真实的还是人为伪造的...
其余的discriminator与常规的GAN是一样的。 图7 InfoGAN结构示意图 在实际过程中,classifier和discriminator会共享参数,只有最后一层是不一样的,classifier输出的是一个vector, discriminator输出的是一个标量。 从损失函数的角度来看,infoGAN的损失函数变为:{\min _G}{\max _D}{V_I}(D,G) = V(D,G) -...
Multi agent diverse GAN (MAD-GAN) 采用多个生成器,一个判别器以保障样本生成的多样性。 相比于普通GAN,多了几个生成器,且在loss 设计的时候,加入一个正则项。正则项使用余弦距离惩罚三个生成器生成样本的一致性。 针对网络结构的改进方法(2) MRGAN 则添加了一个判别器来惩罚生成样本的mode collapse 问题 输入...
生成对抗网络(GAN)是深度学习的一种创新架构,由Ian Goodfellow等人于2014年首次提出。其基本思想是通过两个神经网络,即生成器(Generator)和判别器(Discriminator),相互竞争来学习数据分布。 生成器:负责从随机噪声中学习生成与真实数据相似的数据。 判别器:尝试区分生成的数据和真实数据。
GAN同时要训练一个生成网络(Generator)和一个判别网络(Discriminator),前者输入一个noise变量 ,输出一个伪图片数据 ,后者输入一个图片(real image)以及伪图片(fake image)数据 ,输出一个表示该输入是自然图片或者伪造图片的二分类置信度 ,理想情况下,判别器D需要尽可能准确的判断输入数据到底是一个真实的图片还是某种...
2. WGAN的loss object functions: L为真实分布与生成分布之间的Wasserstein距离。 注意原始GAN的判别器做的是真假二分类任务,所以最后一层是sigmoid,但是现在WGAN中的判别器做的是近似拟合Wasserstein距离,属于回归任务,所以要把最后一层的sigmoid拿掉。 (1)在GAN第一阶段——求Discriminator,最大化L,等价于最小化下...
Loss反向传播来更新discriminator的权重。 继续这个过程,直到generator生成的分布与real分布无法区分时,网络达到纳什均衡。 GAN的实际应用 (Conditional) Synthesis—条件生成 最好玩的比如Text2Image、Image2Text。可以基于一段文字生成一张图片,比如这个Multi-Condition GAN(MA-GAN)的text-to-image的例子: ...
生成对抗网络(GAN)是深度学习的一种创新架构,由Ian Goodfellow等人于2014年首次提出。其基本思想是通过两个神经网络,即生成器(Generator)和判别器(Discriminator),相互竞争来学习数据分布。 生成器:负责从随机噪声中学习生成与真实数据相似的数据。 判别器:尝试区分生成的数据和真实数据。
一、GAN神经网络的Loss图Loss图是神经网络训练过程中非常重要的可视化工具。在GAN中,我们通常有两个主要的损失函数:生成器损失(Generator Loss)和判别器损失(Discriminator Loss)。生成器损失旨在欺骗判别器,使其不能区分生成的数据与真实数据;而判别器损失则是试图识别出真实数据与生成数据。二、Loss的正常范围在训练...