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梯度不超过clipping threshold,gradient penalty 就是设置一个额外的loss项(类似于L2正则)来实现梯度与clipping threshold之间的联系。gradient penalty的选取并不是在全网络下,仅仅是在真假分布之间抽样处理 在Lipschitz连续条件下,梯度约束...
WGAN-gp的方法:在判别器D的loss中增加梯度惩罚项,代替WGAN中对判别器D的参数区间限制,同样能保证D(x)满足Lipschitz连续条件。(证明过程见论文补充材料) 红框部分:与WGAN不同之处,即判别器D的loss增加梯度惩罚项和优化器选择Adam。 梯度惩罚项的计算实现见代码70-87行,判别器D的损失函数修改见代码156行。 import...
WGAN-GP提出了一种剪辑的替代方案权重:惩罚critic相对于其输入的梯度数。WGAN-GP所提出的方法比标准WGAN执行得更好,并且能够在几乎没有超参数调整的情况下稳定地训练各种GAN架构,包括101层ResNets和具有连续生成器的语言模型,包括在CIFAR-10和LSUN卧室上实现了高质量的生成器。 提示:在论文的附录中给出很多关于WGAN-...
尽管WGAN在训练稳定性方面有所改进,但仍然存在训练困难的问题。为了进一步解决这个问题,WGAN-GP通过在损失函数中添加梯度惩罚项来调整模型的学习率,从而使得训练更加稳定。下面我们将通过实例代码来展示如何使用PyTorch实现GAN、WGAN和WGAN-GP。请注意,为了简化代码,我们只实现了最基本的模型结构和训练过程。在实际应用中,...
2.3 代码实战:定义函数完成梯度惩罚项---WGAN_cond_237.py(第3部分) # 1.3 定义函数compute_gradient_penalty()完成梯度惩罚项# 惩罚项的样本X_inter由一部分Pg分布和一部分Pr分布组成,同时对D(X_inter)求梯度,并计算梯度与1的平方差,最终得到gradient_penaltieslambda_gp = 10# 计算梯度惩罚项def compute_gra...
Pytorch官网有一个关于DCGAN的教程。其中判别器的第一层没有加BN(其生成器的实现也略微有一点差异)。 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...
2.2 代码实战:实现生成器和判别器---WGAN-gp-228.py(第2部分) # 1.2 实现生成器和判别器 :因为复杂部分都放在loss值的计算方面了,所以生成器和判别器就会简单一些。# 生成器和判别器各自有两个卷积和两个全连接层。生成器最终输出与输入图片相同维度的数据作为模拟样本。# 判别器的输出不需要有激活函数,并且...
torch jupyter写的WGAN-GP 训练使用的是天池的GPU,没有用到tensorBroadX,用的是静态的plt显示Loss。 我通过实验证明了同样的网络使用WGAN-GP的网络架构对比没有使用WGAN-GP的网络架构会有更加不容易模型崩溃(model collapse)。 下面是代码,使用的数据集CIFAR10。
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...
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...