mode collapse还可能和JSD散度的性质有关,JSD散度的性质决定了它可能会存在多个局部最优解也就是捷径,一旦模型陷入这些局部最优,就很难再跳出来。例如,我们用G去拟合一个两个峰分别是-3和3的GMM,把JSD的等高线可视化出来(颜色越深表示JSD越小),可以看到JSD除了(-3, 3)和(3, -3)两个全局最优以外,还存在(...
discriminator 训练的太好,就会mode collapse 和 梯度消失,同时你也不能保证自己的真实图像一定不含误差(训练数据把屁股标成了脸)。所以,我们退而求其次,希望真实数据的discriminator输出不再是1,而是0.9,生成图像不再为0而是0.1。做人留一线,‘日后’好相见。 这样做可以很好的缓解mode collapse,但是治标不治本,它...
所谓模式坍塌(Model Collapse),就是指GAN生成的样本种类单一,没有其它类别的图片生成。例如训练集中存在猫狗牛羊的图片,但是生成器只能生成其中某一类的图片。也就是说,生成器的分布映射只学到了数据集分布的一部分特征,所以只能映射那一区间下的数据。 为了知晓GAN生成误差的本质原因,我们对其目标函数进行推导 Pr(...
模式崩坏(mode collapse),生成的图片虽然看起来像是真的,但是缺乏多样性 WGAN相比较于传统的GAN,做了如下修改: D最后一层去掉sigmoid G和D的loss不取log 每次更新D的参数后,将其绝对值截断到不超过一个固定常数c 不要用基于动量的优化算法(包括momentum和Adam),推荐RMSProp,SGD也行 G的损失函数原本为Ez∼pz[...
a. 模式崩溃 (Mode Collapse) 模式崩溃是GAN训练中的常见问题,指生成器开始集中生成某一类数据,而忽略数据分布中的其他模式。即使生成器的输出看起来很真实,但它的多样性不足,无法覆盖真实数据的整个分布。为了解决这一问题,研究者提出了许多改进方法,如使用批量正则化或采用多生成器架构。
这种情况被称为“Mode Collapse”,有点像一个复杂强大的模型崩塌成一个简单弱小的模型,这样的模型即使优化结果很好,也不能拿去使用。 如果判别模型不够强大,它的判别不够精准,而生成模型又是按照它的判别结果生产,那么生产出的产品不会很稳定,这同样不是我们想看到的结果。
3、GAN对抗神经网络模式崩溃(model collapse)原因:一般出现在GAN训练不稳定的时候,具体表现为生成出来的结果非常差,但是即使加长训练时间后也无法得到很好的改善? 一)、GAN采用的是对抗训练的方式,G的梯度更新来自D,所以G生成的好不好,得看D怎么说。 二)、具体就是G生成一个样本,交给D去评判,D会输出生成的假样...
如图8， MNIST数据集 TSNE 嵌入在平面上，10个团簇对应着10个模式（modes）。模式崩溃（Mode Collapse）...
MRGAN 则添加了一个判别器来惩罚生成样本的mode collapse 问题 输入样本x 通过一个Encoder 编码为隐变量E(x) ,然后隐变量被Generator 重构,训练时有三个loss 和R (重构误差)用于指导生成real-like 的样本。而 则对E(x) 和z 生成的样本进行判别
不过，少年也说了，有些模型mode collapse的迹象比较明显，作品没什么新意。他觉得一部分原因可能是，用略显稚嫩的方法扩充的数据集，掩饰不住匮乏的本质。BEGAN从小就没吃饱吧。△ 明明今天上午，吃了五碗面 再有，在模型取舍上，是选单调但能生产完整胖吉的模型，还是选天马行空多姿多彩但日常画出畸形猫的模型？