DCGAN的训练目标与公式(6)一致,不再赘述。 三、WGAN:Wasserstein GAN [3] WGAN考虑的主要问题是:究竟应该如何来定义两个分布的距离? 这里的“距离”并非严格意义上需要满足“非负”、“对称”与“三角不等式”的距离概念。在机器学习中比较常见的KL divergence就不满足对称性,但它仍然常用来度量两个分布之间的距离。
WGAN与WGAN-GP对比 因此,提出了梯度惩罚 (Gradient Penalty, GP) 来代替权重裁剪以强制实施 Lipschitz 约束,如下所示: Gradient\ penalty = \lambda E\hat x[(\lVert \nabla _{\hat x}D(\hat x) \rVert_2-1)^2] \\ 我们将查看方程式中的每个变量,并在代码中实现它们。 我们通常使用 x 表示真实图...
尽管较原始GAN方面有所改进,但训练WGAN十分困难,并且所产生的图像质量并不比原始GAN更好。接下来,将实现WGAN的变体WGAN-GP,该变体训练速度更快,并产生更清晰的图像。 实现梯度惩罚(WGAN-GP) 正如WGAN作者所承认的那样,权重裁剪并不是实施Lipschitz约束的理想方法。其有两个缺点:网络容量使用不足和梯度爆炸/消失。当...
DCGAN（Deep Convolutional GAN）是GAN的一种实现，使用卷积神经网络（CNN）构建生成器和判别器。生成器的输入是一个100维向量，通过一系列变换逐渐生成逼真的图像。判别器则是一个四层的卷积网络，用于判断输入图像的真实性。WGAN（Wasserstein GAN）关注如何定义分布间的距离，因为传统的距离度量可能不适合G...
GAN的统一架构与WGAN 原始GAN 统一架构 f divergence fenchel conjugate connect with gan 其他 WGAN 介绍 优势 weight clipping gradient penalty GAN是让机器自动生成PG去接近Pdata。算法的关键是衡量分布PG,Pdata的差异,不同的衡量办法得到的V(G,D)不同,但是所有的衡量方法都可以归纳到一个统一的框架中:利用f...
Adversarial Networks -Gradient Penalty,WGAN-GP)模型重构数据集,用新 的数据集训练BP 神经网络。WGAN-GP 解决了GAN 模型不稳定问题,确保了生 成样本的多样性,改善了WGAN 中为满足1-Lipschitz 连续性条件所使用的权 值裁剪约束参数对网络的影响。仿真结果表明,利用生成对抗网络样本增强技 ...
WGAN-GP 解决了GAN 模型不稳定问题，确保了生成样本的多样性，改善了WGAN 中为满足1-Lipschitz 连续性条件所使用的权值裁剪约束参数对网络的影响。仿真结果表明，利用生成对抗网 络样本增强技术，重构数据集能有效提高模型故障分类准确率，减小BP 神经网络误差，具有一定可行性和可靠性。1 WGAN-GP 基本理论 1.1 ...
一种基于WGAN-GP数据生成与泊松融合的数据深度增强方法.pdf,本发明公开了一种基于WGAN‑GP数据生成与泊松融合的数据深度增强方法,WGAN‑GP是具有梯度惩罚的生成对抗网络,是一种基于博弈思想的生成模型,该生成模型包含两个网络,分别为生成网络G和判别网络D。新的训练
三、本发明采用了改进wgan模型(即wgan-gp模型),在判别器的损失函数中引入了引入梯度惩罚,从而克服训练困难等问题。 附图说明 图1为本发明中得到优化的分类器的流程示意图; 图2为本发明中评判指标的二分类混淆矩阵图; 图3为本发明中实施例所用的不平衡数据集的样例数据图; ...
[推荐好文]条件生成对抗网络——cGAN原理与代码,这个比起wgan-gp加入标签靠谱多了。pytorch 实现代码,也就是将维度为(1,)的0映射至(10,),也就是将维度为(1,)的1映射至(10,),也就是将维度为(1,)的2映射至(10,),这样最初维度为(3,)的标签就映射至维