WGAN有时候也会伴随样本质量低、难以收敛等问题,WGAN-GP是WGAN的改进版,主要改进Lipschitz连续性限制条件,之前是直接采用weight clipping将权重裁剪到一定范围[-0.01,0.01],但这样过于简单粗暴,会导致模型建模能力弱化、梯度消失或爆炸。WGAN-GP...
理解了上面的WGAN,WGAN-GP就很简单了。WGAN-GP采用如下替代方案来替换WGAN中f的参数截断: (13)\min_G \max_D \mathbb{E} _{x \sim p_{data}(x)} [D(x)] - \mathbb{E} _{z \sim p_z(z)} [D(z)] - \lambda \mathbb{E}_{y \sim p_y(y)} [(|| \nabla_y D(y)||_2 - 1)...
难以收敛等问题,WGAN-GP是WGAN的改进版,主要改进Lipschitz连续性限制条件,之前是直接采用weight clipping将权重裁剪到一定范围[-0.01,0.01],但这样过于简单粗暴,会导致模型建模能力弱化、梯度消失或爆炸。
1,WGAN 1.1,从GAN到WGAN,最核心的有这么几点: GAN的损失函数如下: \[ \min_{G}\max_{D}V\{D,G\}=E_{x\sim{P_{data(x)}}}[logD(x)]+E_{x\sim{P_{z(z)}}}[log(1-D(G(z)))] \tag{0} \]
其中,提出了一个WGAN-GP架构来产生单变量综合金融时间序列。所提出的架构是线性和卷积层在G和D中的混合,并且它是开箱即用的。不幸的是,尽管最初的WGAN-GP文件明确规定了“无critic批量标准化”,但在这种设置下,训练看起来并不十分稳定,并且使用批处理规范化(BN)来实现D。
所以作者提出了WGAN-GP,核心只有一个:Gradient Penalty Gradient Penalty:判别器相对于输入的梯度的二范数要约束在1附近,这样就能够保证Lipschitz连续。 L=\underbrace{\underset{\tilde{\boldsymbol{x}} \sim \mathbb{P}_{g}}{\mathbb{E}}[D(\tilde{\boldsymbol{x}})]-\underset{x \sim \mathbb{P}_{...
https://github.com/caogang/wgan-gp WGAN-GP是WGAN之后的改进版,主要还是改进了连续性限制的条件,因为,作者也发现将权重剪切到一定范围之后,比如剪切到[-0.01,+0.01]后,发生了这样的情况,如下图左边表示。 发现大多数的权重都在-0.01 和0.01上,这就意味了网络的大部分权重只有两个可能数,对于深度神经网络来说...
在本篇文章中,我们将介绍使用PyTorch实现生成对抗网络(GAN)、带有权重惩罚项的GAN(WGAN)和带有梯度惩罚项的WGAN(WGAN-GP)来优化生成的人脸图像。GAN的基本思想是通过一个生成器网络来生成假的人脸图像,然后使用一个判别器网络来判断这些图像是真实的还是生成的。生成器和判别器在网络中进行对抗训练,以使得生成器能够...
二、WGAN GAN,WGAN,WGAN-GP 通俗易懂的原理解释这个博客写的很好,规避了复杂的数学公式,简单明了地介绍了三者之间的关系,值得学习。 解决了typcial GAN因为JS度量导致生成器G无法学习的问题。使用JS的缺点:生成数据跟真实数据之间,使用JS散度去度量这两个数据之间的距离,但是无论这两个距离是什么情况,只要不重叠,...
WGAN-GP在训练的速度和生成样本的质量上,都略胜WGAN一筹。由于是对每个batch中的每一个样本都做了梯度惩罚(随机数的维度是(batchsize,1)),因此判别器中不能使用batch norm,但是可以使用其他的normalization方法,比如Layer Normalization、Weight Normalization和Instance Normalization,论文中使用了Layer Normalization,weight...