另一个情况是,自从WGAN提出以来,基本上GAN的主流研究都已经变成了WGAN上去了,但WGAN的形式事实上已经跟“伪造者-鉴别者”差得比较远了。而且WGAN虽然最后的形式并不复杂,但是推导过程却用到了诸多复杂的数学,使得我无心研读原始论文。这迫使我要找从一条简明直观的线索来理解GAN。 一道面试题 一道经典的面试题是:...
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。
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)...
在深度学习实践领域，生成对抗网络（GAN）是一种创新的训练方法，于2014年由Goodfellow等人提出。它构建了两个对立的神经网络：生成器和判别器，通过相互博弈来提升图像生成的质量。本文将介绍GAN的早期重要工作，如DCGAN、WGAN和WGAN-GP，这些是深入理解后续GAN技术的基础。DCGAN（Deep Convolutional GAN）是G...
1.调整梯度惩罚系数:在WGAN-GP中,梯度惩罚系数λ的大小直接影响GAN的稳定性。一般来说,λ的取值范围在0.1-10之间,需要根据数据集和模型的具体情况进行调整。如果λ太小,那么生成器和判别器的梯度更新可能不够快,导致训练困难;如果λ太大,那么梯度惩罚的作用太强,会导致梯度消失或爆炸,训练变得不稳定。 2.使用批...
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不能充分发挥深度神经网络的拟合能力,简...
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...
wgan-gp公式 WGAN-GP的公式如下: 判别器D的损失函数:Ld=E[D(x)]−E[D(G(z))] 生成器G的损失函数:Lg=−E[D(G(z))] 加上梯度惩罚项后的损失函数:L=Ld+λ*E[((‖gradient(D(G(z)))‖p−K)²] 其中,x为真实样本,z为随机噪声,G(z)为生成器生成的假样本,gradient表示梯度,λ为权重...
WGAN-GP较前面的模型有哪些改进呢? 这次的模型,我们依然使用了DCGAN的网络结构,因为WGAN-GP的学习重点不在网络上 WGAN 论文发现了 JS 散度导致 GAN 训练不稳定的问题,并引入了一种新的分布距离度量方法:Wasserstein 距离,也叫推土机距离(Earth-Mover Distance,简称 EM 距离),它表示了从一个分布变换到另一个分布的...
WGAN在处理Lipschitz限制条件时直接采用了weight clipping,这样会限制模型参数固定在一个范围之内,超出这个范围要么取最大值要么取最小值,久而久之随着层数加深可能会出现梯度消失和梯度爆炸的现象(这个也与初始设置梯度参数范围有关系)。WGAN-GP提出了一种gradient penalty的方式来解决这种问题,Lipschitz限制是要求判别器的...