WGAN有时候也会伴随样本质量低、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。WGAN-GP...
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...
最后,最初的WGAN-GP论文建议在G和D中使用Adam优化器,但是我们根据经验发现RMSprop更符合我们的需要。 获取完整代码,见文末 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from torchimportnn from torch.nn.utilsimportspectral_normclassAddDimension(nn.Module):defforward(self,x):returnx.unsqueeze(1)class...
GAN,WGAN,WGAN-GP 通俗易懂的原理解释这个博客写的很好,规避了复杂的数学公式,简单明了地介绍了三者之间的关系,值得学习。 解决了typcial GAN因为JS度量导致生成器G无法学习的问题。使用JS的缺点:生成数据跟真实数据之间,使用JS散度去度量这两个数据之间的距离,但是无论这两个距离是什么情况,只要不重叠,JS散度一直...
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...
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...
DCGAN、WGAN、WGAN GP、LSGAN、BEGAN原理总结及对比 from:https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/78857788 GAN系列学习(2)——前生今世 本文已投稿至微信公众号 机器学习算法工程师,欢迎关注 1 2
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表示真实图像,...
3.3 WGAN的优化与WGAN-GP 我们注意到,我们寻找的函数空间满足Lipschitz约束,但是在真正训练的时候,我们是如何实现这一点的呢? 观察WGAN的优化算法流程图: 在WGAN中,通过对critic中参数更新范围限制来实现Lipschitz约束,这种方法被称为weight clipping,从直观来解释这一件事,就是在训练中限制神经网络参数在一定范围内波...
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GAN的训练。WGAN引入Wasserstein-1（Earth-Mover距离），通过1-Lipschitz约束来提高模型的收敛性，从而提高训练成功率。WGAN-GP（WGAN with Gradient Penalty）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...