为了解决这个问题,WGAN通过在损失函数中添加权重惩罚项来约束生成器和判别器的参数,从而提高了模型的稳定性。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-GP的损失函数由两部分组成:生成器损失和判别器损失。生成器损失可以通过计算生成样本与真实样本之间的Wasserstein距离得到。判别器损失则包括判别器对真实样本和生成样本的评价。 WGAN-GP的训练过程也有一些特点。首先,生成器的训练和判别器的训练交替进行。其次,生成器和判别器的参数更新方式也有所不同,生成器是...
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...
在使用PyTorch实现WGAN-GP的过程中,如下方式计算梯度惩罚 Gradient Penalty 是一个很常规的操作: def compute_gradient_penalty(cuda, D, real_samples, fake_samples): Tensor = torch.cuda.FloatTensor if cud…
我用了最原始的GAN和据说很好的WGAN-gp两种方法来实现。我选的例子很简单,教生成器生成9个数的等差数列,画出来就是一条9个点的直线。之所以选这个例子,一是作为我的第一个GAN代码,以掌握方法为主,不想搞太复杂,二是一条直线,很容易观察生成质量的好坏,而如果是个很复杂的图形的话,一来需要的时间长,代码复杂...
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。通过直接设置一个额外的梯度惩罚项来实现判别器的梯度不超过k。其表达公式为: 其中,MSE为平方差公式;X_inter为整个联合分布空间中的x取样,即梯度惩罚项gradent _penaltys为求整个联合分布空间中x对应D的梯度与k的平方差。
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...
而如果采用的是 GP,应该在V(G,D)V(G,D)之后再加一个 gradient penalty 的惩罚项,可参考自https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-GAN/blob/master/implementations/wgan_gp/wgan_gp.py。具体来说可以求出D(y)D(y)对于yy的梯度,由于yy是随机选择的很多个,因此这个梯度 会有 norm(均值)NN,施加一个...
与DCGAN不同,WGAN主要从损失函数的角度对GAN做了改进,损失函数改进之后的WGAN即使在全链接层上也能得到很好的表现结果,WGAN对GAN的改进主要有: ◆ 判别器最后一层去掉sigmoid ◆ 生成器和判别器的loss不取log ◆ 对更新后的权重强制截断到一定范围内,比如[-0.01,0.01],以满足论文中提到的lipschitz连续性条件。
作为其目标函数，又称为代价函数(Cost Function)。 损失函数是用来评价模型的预测值Y^=f(X)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数。通常使用L(Y,f(x))来表示，损失函数越小，模型的性能就越好。 --- 设总有N个样本的样本集为（X，Y）=（xi,yi），i∈[1，N]为 ...