To overcome these problems, we propose Conditional Wasserstein GAN- Gradient Penalty (CWGAN-GP), a novel and efficient synthetic oversampling approach for imbalanced datasets, which can be constructed by adding auxiliary conditional information to the WGAN-GP. CWGAN-GP generates more realistic data ...
实验表明，gradientpenalty能够显著提高训练速度，解决了原始WGAN收敛缓慢的问题：虽然还是比不过DCGAN，但是因为WGAN不存在平衡判别器与生成器的问题，所以会比DCGAN更稳定，还是很有优势的。不过，作者凭什么能这么说？因为下面的实验体现出，在各种不同的网络架构下，其他GAN变种能不能训练好是有点看运气的事情，但是...
本文后续:Wasserstein GAN最新进展:从weight clipping到gradient penalty,更加先进的Lipschitz限制手法 在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天,一篇新鲜出炉的arXiv论文《Wasserstein GAN》却在Reddit的Machine Learning频道火了,连Goodfellow都在帖子里和大家热烈讨论,这篇论文究竟有什么了不得的地方呢? 要知道自从...
来源:Martin Arjovsky et al. - Wasserstein GAN 因为这里是用gradient ascent更新w,所以如果使用Tensorflow或者Pytorch,我们应该给loss加一个负号。同时,我个人认为Keras中 (y_true, y_predict)的Loss函数不太适合用于WGAN,因为函数比较难构造,传统的low-level的Tensorflow更适合构造WGAN的objective. ...
改进后的 WGAN-GP 中更换为了梯度惩罚 gradient penalty,判别器参数就能够学到合理的参数取值,从而显著提高训练速度,解决了原始WGAN收敛缓慢的问题,在实验中还第一次成功做到了“纯粹的”的文本GAN训练。(WGAN-GP详解参见雷锋网 AI 科技评论文章 掀起热潮的Wasserstein GAN,在近段时间又有哪些研究进展?)...
使用Wasserstein GAN生成小狗图像 一.前期学习经过 GAN(Generative Adversarial Nets)是生成对抗网络的简称,由生成器和判别器组成,在训练过程中通过生成器和判别器的相互对抗,来相互的促进、提高。最近一段时间对GAN进行了学习,并使用GAN做了一次实践,在这里做一篇笔记记录一下。
Wasserstein GAN最新进展:从weight clipping到gradient penalty,更加先进的Lipschitz限制手法 前段时间,Wasserstein GAN以其精巧的理论分析、简单至极的算法实现、出色的实验效果,在GAN研究圈内掀起了一阵热潮(对WGAN不熟悉的读者,可以参考我之前写的介绍文章:令人拍案叫绝的Wasserstein GAN - 知乎专栏)。但是很多人(包括我...
提出具有梯度惩罚的WGAN（WGAN with gradient penalty），从而避免同样的问题。展示该方法相比标准WGAN拥有更快的收敛速度，并能生成更高质量的样本。展示该方法如何提供稳定的GAN训练：几乎不需要超参数调参，成功训练多种针对图片生成和语言模型的GAN架构 WGAN的critic函数对输入的梯度相比于GAN的更好，因此对生成器的...
实验表明,gradient penalty能够显著提高训练速度,解决了原始WGAN收敛缓慢的问题: 虽然还是比不过DCGAN,但是因为WGAN不存在平衡判别器与生成器的问题,所以会比DCGAN更稳定,还是很有优势的。不过,作者凭什么能这么说?因为下面的实验体现出,在各种不同的网络架构下,其他GAN变种能不能训练好是有点看运气的事情,但是WGAN-G...
view(gradients.size(0), -1) gradient_penalty = ((gradients.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() # 使梯度范数更接近于1 return gradient_penaltyGenerator 由噪声生成拟真数据,直接将提示label embedding后concat 使用卷积的Generator class Generator(nn.Module): def __init__(self, d=128): super...