最后,让我们来学习无敌的WGAN-GP,虽然有难度……依然不讲废话,直接讲原理和算法,吼吼~ WGAN提出了一种衡量模型预测的样本与真实样本的距离,极其复杂。原文称为Earth Mover,也叫推土机距离。一开始作者自己也不知道怎么实作,就简单加了个grad clipping,当然有效……后来,作者终于肝出来了,也就是我们的WGAN-GP,下面...
项目和论文:https://tcwang0509.github.io/pix2pixHD/ 5.Are GANs Created Equal? A Large-Scale Study M Lucic, K Kurach, M Michalski, S Gelly, O Bousquet [Google Brain] (2017) 这是来自谷歌大脑团队的研究,他们对 MM GAN、NS GAN、WGAN、WGAN GP、LS GAN、DRAGAN、BEGAN 等近期出现的优秀 GAN...
4. WGAN WGAN是具有里程碑意义的工作,其在目标函数设计上,使用了数学性质更优越的Wasserstein距离进行度量学习,有效提升了训练成功率和生成效果。WGAN的目标函数中具有一个难以解决的Lipschitz限制问题,WGAN-GP通过在目标函数中添加额外的正则项,近似满足了该限制。 文章引用量:1000+ 推荐指数:✦✦✦✦✦ [4]...
target=https%3A//github.com/igul222/improved_wgan_training 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,...
这篇论文发现，有时WGAN可能会出现不满意的结果，如产生不好的例子，不能收敛等。这是由于上面提到的weight clipping的使用。在这个工作中，研究人员提出了一种替代weight clipping命名梯度惩罚的方法，把这种结构称为WGAN-GP，并表明这种技术的使用极大地提高了WGAN的性能。Paper link: https://arxiv.org/abs/1704....
与DCGAN不同,WGAN主要从损失函数的角度对GAN做了改进,损失函数改进之后的WGAN即使在全链接层上也能得到很好的表现结果,WGAN对GAN的改进主要有: ◆ 判别器最后一层去掉sigmoid ◆ 生成器和判别器的loss不取log ◆ 对更新后的权重强制截断到一定范围内,比如[-0.01,0.01],以满足论文中提到的lipschitz连续性条件。
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...
本文往WGAN-GP 中添加了一个新的正则项,这个正则项的想法很朴素,就是直接把 L 约束(差分形式)作为正则项,跟 GAN-QP 的判别器多出来的二次项差不多。看论文的曲线图,训练比纯WGAN-GP 要稳定些。 欢迎继续补充 这次的论文清单就这么多了,刚好凑够了十篇。限于笔者阅读量,不排除有疏漏之处,如果还有其他推荐...
这篇论文发现,有时WGAN可能会出现不满意的结果,如产生不好的例子,不能收敛等。这是由于上面提到的weight clipping的使用。在这个工作中,研究人员提出了一种替代weight clipping命名梯度惩罚的方法,把这种结构称为WGAN-GP,并表明这种技术的使用极大地提高了WGAN的性能。
【新智元导读】谷歌大脑团队的研究者发表题为《Are GANs Created Equal? A Large-Scale Study》的论文,对MM GAN、NS GAN、WGAN、WGAN GP、LS GAN、DRAGAN、BEGAN等近期出现的优秀GAN模型进行了客观的性能比较,发现这些模型并没有像它们声称的那样优于原始GAN。