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...
生成对抗网络(GAN)包括两部分:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。其中生成器负责生成模拟数据,判别器负责判断输入的数据是真实的还是生成的。生成器要不断优化自己生成的数据让判别网络判断不出来,判别器也要优化自己让自己判断得更准确。 二、生成对抗网络 1.GAN GAN:Generative Adversarial Nets,NIPS2014,论文...
() discriminator.cuda() adversarial_loss.cuda() # Loss function # Optimizers optimizer_G = torch.optim.Adam(generator.parameters(), lr=opt.lr, betas=(opt.b1, opt.b2)) optimizer_D = torch.optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=opt.lr, betas=(opt.b1, opt.b2)) print(generator) ...
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 在训练过程中,理想的情况是生...
5.判别器Discriminator 判别器D的输入为真实图像和生成器生成的图像,其目的是将生成的图像从真实图像中尽可能的分辨出来。属于二分类问题,通过下图模型结构讲解判别器如何区分真假图片: 输入:单通道图像,尺寸为28*28像素(非固定值,根据实际情况修改即可)。
generator_loss_fn:生成器使用的损失函数,可用函数见其他说明。 discriminator_loss_fn:判别器使用的损失函数,可用函数见其他说明。 gradient_penalty_weight:如果不是None,则必须提供一个非负数或Tensor,意义为梯度惩罚的权值。 gradient_penalty_epsilon:如果提供了上一个参数,那么这个参数应该提供一个用于在梯度罚函数...
# Loss function # Optimizers optimizer_G = torch.optim.Adam(generator.parameters(), lr=opt.lr, betas=(opt.b1, opt.b2)) optimizer_D = torch.optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=opt.lr, betas=(opt.b1, opt.b2)) print(generator) ...
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。
说到GAN第一篇要看的paper当然是Ian Goodfellow大牛的Generative Adversarial Networks(arxiv:https://arxiv.org/abs/1406.2661),这篇paper算是这个领域的开山之作。 GAN的基本原理其实非常简单,这里以生成图片为例进行说明。假设我们有两个网络,G(Generator)和D(Discriminator)。正如它的名字所暗示的那样,它们的功能...
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...