从 [0,1] 的均匀分布中得出图像比率 (epsilon): epsilon=tf.random.uniform((batch_size,1,1,1))interpolates=epsilon*real_images+(1-epsilon)*fake_images 根据WGAN-GP 论文,就我们的目的而言,我们可以这样理解,因为梯度来自真实图像和伪造图像的混合,因此我们不需要分别计算真实和伪造图像的损失。 \nabla _...
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...
WGAN的主题内容已经介绍完了,这里提一下其它的一些对GAN的提升与进展~ Improved WGAN(WGAN-GP) 上面的weight clipping是原始WGAN的技术,但是使用这个技术存在一些限制,详见 生成式对抗网络GAN有哪些最新的发展,可以实际应用到哪些场景中? - 郑华滨的回答中有详细描述 ,于是有了improved WGAN, 其中使用了另一种办法实...
WGAN中的f即D一样是鉴别器,不过将优化从JS=>WD/EMD 这样可以很多的解决,在train一开始,pr和pg 不重合导致的梯度消失,从而无法更新G网络的问题 但是使用WGAN,有一个要求,|f(x1) - f(x2)| <= |x1-x2|,即1-Lipschitz function,即任意的两个点X1和X2他们之间的梯度变换必须小于等于一 加这一个约束后,...
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...
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。
2,WGAN-GP 2.1,WGAN直接对权重的值进行约束的方式存在两个问题 2.2,改进 参考博客: 3,Cycle-GAN 1,WGAN 1.1,从GAN到WGAN,最核心的有这么几点: GAN的损失函数如下: minGmaxDV{D,G}=Ex∼Pdata(x)[logD(x)]+Ex∼Pz(z)[log(1−D(G(z)))](0)(0)minGmaxDV{D,G}=Ex∼Pdata(x)[logD(...
WGAN、WGAN-GP、BigGAN 查看原文 Wasserstein GANs 三部曲(二):Wasserstein GAN论文的理解 附论文地址:https://arxiv.org/abs/1701.07875这一篇文章和下一篇讲提高WGAN的更有实际应用意义一些吧。转载请注明。 基础介绍 学习一个概率分布,通常我们是学习这个...致力于研究测量两种分布之间距离的不同的方法,这些距离...