但这个方式太过生硬,在实际应用中仍会出现问题,所以后来产生了其升级版WGAN-gp。 3 WGAN-gp模型(更容易训练的GAN模型) WGAN-gp又称为具有梯度惩罚的WGAN,是WGAN的升级版,一般可以用来全面代替WGAN。 3.1 WGAN-gp介绍 WGAN-gp中的gp是梯度惩罚(gradient penalty)的意思,是替换weight clipping的一种方法。通过直接...
这时候 WGAN-GP 就被彻底虐倒了。 ▲ 不同采样方式所导致的不同模型的FID不同差异(FID越小越好) 这里边的差别不难解释,WGAN-GP 是凭经验加上梯度惩罚,并且“真假样本随机插值”只是它无法做到全空间采样的一个折衷做法,但是 W 散度和 WGAN-div,从理论的开始,就没对 r(x) 有什么严格的限制。 其实,原始 ...
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...
这时候 WGAN-GP 就被彻底虐倒了。 ▲ 不同采样方式所导致的不同模型的FID不同差异(FID越小越好) 这里边的差别不难解释,WGAN-GP 是凭经验加上梯度惩罚,并且“真假样本随机插值”只是它无法做到全空间采样的一个折衷做法,但是 W 散度和 WGAN-div,从理论的开始,就没对 r(x) 有什么严格的限制。 其实,原始 ...
是对WGAN的一种改进，它用梯度惩罚代替参数截断，以稳定训练过程。要尝试复现这些模型，可以在GitHub仓库找到代码示例和数据集，包括DCGAN和WGAN-GP在Intel数据集上的结果。仓库中的配置文件提供了不同GAN的实现细节，如DCGAN的n_layers参数决定了上采样次数，而判别器的配置则可以参考分类网络的实现。
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...
如何一步步深入理解WGAN和WGAN GP的复杂理论，包括数学证明？让我们从零开始探索这个深度学习领域的关键概念。入门篇：理解互怼艺术在科学空间的引导下，我们首先接触的是WGAN的基础——如何将对生成模型的对抗性学习转化为艺术般的互怼过程。通过一步步实践，从零开始构建Wasserstein距离的概念，这是WGAN的...
研究者们发现这背后的根本问题在于传统GAN使用的损失函数存在缺陷，于是2017年前后出现了一系列改进方案，其中WGAN-GP可能是最接地气也最有效的一个。要理解WGAN-GP，得先知道原始GAN哪里出了问题。传统GAN用JS散度衡量生成数据和真实数据的差异，但现实中两类数据分布往往没有重叠区域，这时候JS散度会失效，导致判别...
WGANGP由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)两部分组成,其中生成器负责生成逼真的样本,而判别器则负责区分生成样本和真实样本。 1.1生成器(Generator)。 生成器的作用是将随机噪声转换为逼真的样本。它通常由多层神经网络组成,采用反卷积操作将低维的随机向量映射到高维空间,生成样本。 具体参数包括: 1.输入层:...
使用了Wasserstein损失,去掉了判别器最后一层的sigmoid和log,直接优化Wasserstein距离,但是WGAN需要对判别器做Weight Clip,比较麻烦,而且不能用动量优化(包括momentum和Adam),通常使用RMSProp来优化WGAN 项目地址:Zardinality/WGAN-tensorflow Least Squares GAN