GAN loss:和pix2pix一样,使用PatchGAN。 Feature matching loss:将生成的样本和Ground truth分别送入判别器提取特征,然后对特征做Element-wise loss (MSE) Content loss:将生成的样本和Ground truth分别送入VGG16提取特征,然后对特征做Element-wise loss (MSE) Note: 使用Feature matching loss和Content loss计算特征...
For the generator:feature matching lossis the best in practice, though they generated visually unrealistic images. 发现问题:the discriminator was able to achieve good performance in SSL, while the generator may generate visually unrealistic images(“bad” samples) . The carefully generated “bad” sa...
经典GAN 的判别器有两种 loss,分别是: 使用上面第一个公式作为 loss 时:在判别器达到最优的时候,等价于最小化生成分布与真实分布之间的 JS 散度,由于随机生成分布很难与真实分布有不可忽略的重叠以及 JS 散度的突变特性,使得生成器面临梯度消失的问题。 使用上面第二个公式作为 loss 时:在最优判别器下,等价于...
经典GAN 的判别器有两种 loss,分别是: 使用上面第一个公式作为 loss 时:在判别器达到最优的时候,等价于最小化生成分布与真实分布之间的 JS 散度,由于随机生成分布很难与真实分布有不可忽略的重叠以及 JS 散度的突变特性,使得生成器面临梯度消失的问题使用上面第二个公式作为 loss 时:在最优判别器下,等价于既要...
Feature matching:方法很简单,使用判别器某一层的特征替换原始 GAN Loss 中的输出。即最小化:生成图片通过判别器的特征和真实图片通过判别器得到的特征之间的距离。 标签平滑:GAN 训练中的标签非 0 即 1,这使得判别器预测出来的 confidence 倾向于更高的值。使用标签平滑可以缓解该问题。具体来说,就是把标签 1 ...
为了提高图像的质量,作者在判别器的目标函数中还加入了特征匹配损失(feature matching loss/perceptual similarity):LFM(D,G)=Es,x∑i1Ni[∥Dik(s,x)−Dik(s,G(s))∥1](12)(12)LFM(D,G)=Es,x∑i1Ni[∥Dki(s,x)−Dki(s,G(s))∥1]其中ii表示深度神经网络的第ii层,kk是判别器对应的尺度的...
这里的Loss由三部分组成: GAN loss:和pix2pix一样,使用PatchGAN。 Feature matching loss:将生成的样本和Ground truth分别送入判别器提取特征,然后对特征做Element-wise loss Content loss:将生成的样本和Ground truth分别送入VGG16提取特征,然后对特征做Element-wise loss ...
GAN网络可用于生成图片,但作者认为GAN网络会导致主观的图像质量提高的同时降低客观的评价指标(PSNR,SSIM),直接使用传统的GAN网络的结构会导致缺少相应的细节和局部的对比度,因此本文中使用了新的detail loss,使得生成的图片与GT的细节更相符合,并且使用一种feature-matching loss,用来减轻在训练过程中客观评价的drop。
Feature matching:方法很简单,使用判别器某一层的特征替换原始 GAN Loss 中的输出。即最小化:生成图片通过判别器的特征和真实图片通过判别器得到的特征之间的距离。 标签平滑:GAN训练中的标签非 0 即 1,这使得判别器预测出来的 confidence 倾向于更高的值。使用标签平滑可以缓解该问题。具体来说,就是把标签 1 替...
正如[Salimans等人,2016]所建议的,我们采用“特征匹配损失”(feature matching loss)作为样本级和任务级半监督小样本学习的生成器损失 。 4. 为什么MetaGAN有效?(WHY DOES METAGAN WORK?) 在这一节中,我们将介绍MetaGAN的直觉和理论依据,这将促使我们对模型进行各种改进。