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,简直是极大的浪费。
第一种情况:对转置卷积来说,当输入特征图尺寸(高和宽)为偶数时,可以选择一个kernel_size为偶数,步长stride=2的卷积核,此时padding用kernel_size//2 可以实现精确的2倍上采样(如4x4变8x8)。 第二种情况:对普通卷积来说,当输入特征图尺寸(高和宽)为奇数时,可以选择一个kernel_size为奇数,步长stride=1的卷积核...
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的算法实现 之前在生成对抗网络GAN(一):基本概念与算法流程 里面描述过普通的GAN的算法。如果现在我们想要改成WGAN,也很简单,主要是对目标函数进行修改。原始的GAN其实用的是逻辑回归,输出的是分类。而在使用WGAN的时候,我们需要优化的是Wasserstein距离,属于回归任务。把 D 的sigmoid函数拿掉,同时去掉log, 这样输...
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。
WGAN-GP是针对WGAN的存在的问题提出来的,WGAN在真实的实验过程中依旧存在着训练困难、收敛速度慢的 问题,相比较传统GAN在实验上提升不是很明显。WGAN-GP在文章中指出了WGAN存在问题的原因,那就是WGAN在处理Lipschitz限制条件时直接采用了 weight clipping。相关讲解请参考 WGAN-GP的介绍 同往期一样,依然以生成cifar...
一、距离函数 WGAN中一个很重要的工作就是提出了EM距离,也称推土机距离。 先来看一下几个常用的距离和EM距离。 TV(Total Variation)距离: KL距离: JS距离: 最后就是EM距离啦 ... GANs学习(GAN、wGAN) GANs学习(GAN、wGAN) 原始GAN GANs (Generative Adversarial Networks) [1]是2014年 Goodfellow 提出的,一...
WGAN,WGAN-GP 原理 GAN有多种解释,这里我总结一下: 原始论文解读 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25071913 (苏神专场) 互怼的艺术:从零直达WGAN-GP https://spaces.ac.cn/archives/4439 从Wasserstein距离、对偶理论到WGAN https://spaces.ac.cn/archives/6280 ...
GAN、DCGAN、WGAN、WGAN-GP,是迭代计算使得其loss函数V(G,D)最大化的过程;也就是argmaxV(D,G)的过程