在GAN的训练过程中，生成器的目标是最大化D_loss。当判别器无法准确识别出生成器生成的假数据时，G_...
GAN生成对抗网络是一种深度学习模型，包含生成器和判别器两个神经网络。生成器试图生成逼真样本，判别器判断输入样本真实与否。生成器和判别器通过对抗性训练，生成器优化以提高伪造样本质量，判别器优化以提升鉴别真实与伪造样本的能力。在GAN训练过程中，生成器和判别器的损失函数分别是G_loss和D_loss。损...
计算g_loss就是判别器的输出与valid的差距,让g_loss越来越小,就是让gen_imgs作为判别器的输出的概率更接近valid。就是让gen_imgs更像真样本。 <3> 要注意的是,这个g_loss用于去更新了生成器的权重。这个时候,判别器的权重并没有被更新。 4、分别把假样本和真样本都送入到判别器。 real_loss = adverisal...
3，生成器添加layerNorm或batchnorm有助于快速收敛；4，检查generator和discrimnator的loss是不是写对了，...
# 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) ...
g_loss.backward() optimizer_G.step() 1. 2. 3. 4. 5. 可以看出来,g_loss是根据一个输出(将生成的样本作为输入的判别器的输出)与real的一个损失。 1)discriminator(gen_imgs) 的输出是个什么? 既然是判别器,意思就是判别gen_imgs是不是真样本。如果是用softmax输出,是一个概率,为真样本的概率。
主要分为 G_Loss & D_Loss,分辨为generator和discriminator的损失函数 G_Loss: 设置这个loss的目的在于:尽可能使G(generator)产生的伪数据能够与真实数据一致(真实数据标签为1) 基于此:在tensorflow中,将该loss设置为如下格式 D_fake_loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=tf....
g_loss = criterion(D(fake_images), real_labels) criterion是BCELoss。 判别器的特点以及和图像分类网络有什么不同点? 图像分类只需要根据语义信息分类,而判别器的分类要在识别语义信息的基础上,识别局部细节上的差异(需要位置信息)。 判别器一般不用池化层,将其换成stride大于1的卷积层。 判别器最后一层不用...
G的Loss太低,说明很好的拟合的source数据分布,说明D也太差了。 为什么出现这个情况。。。 现在先实现GAN: 数据集是网上随便找的,主要是实现了一下Dataset。Transform完全可以用我们熟悉的cv2处理方法来实现,不过一定要注意cv2处理后是numpy形式的,而这里需要PIL形式的。首先要重载一下两个方法: ...
g_loss=gan.train_on_batch(noise,real_labels) 5. GAN 训练的收敛与挑战 在GAN的训练过程中,生成器和判别器的平衡是一个关键问题。训练的理想结果是生成器生成的样本逐渐逼真,判别器无法分辨真实数据与生成数据。但实际训练中常会遇到以下挑战: a. 模式崩溃 (Mode Collapse) ...