图1 车联网入侵检测模型框架 Figure 1 Intrusion detection model framework forInternet of Vehicles 图2 VQ-VAE-2 网络结构图 Figure 2 VQ-VAE-2 network structure diagram 图3 WGAN-GP 网络结构图 Figure 3 WGAN-GP network structure...
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...
grads = tf.reshape(grads, [grads.shape[0], -1]) gp = tf.norm(grads, axis=1) # [b] # 计算梯度惩罚项 gp = tf.reduce_mean((gp - 1.) ** 2) return gp def get_loss(self, net, fakeB, realB): self.D_fake = net(fakeB) self.D_fake = tf.reduce_mean(self.D_fake) # R...
WGAN的代码实战我不打算贴出一堆代码了,只说明一下WGAN相较于普通GAN做了哪些改变。首先我们给出论文中训练WGAN的流程图,如下: 其实WGAN相较于原始GAN只做了4点改变,分别如下: 判别器最后不使用sigmoid函数 生成器和判别器的loss不取log 每次更新判别器参数后将判别器的权重截断 不适应基于动量的优化算法,...
本发明是一种基于WGAN‑GP的对抗扰动图像生成方法。该方法包括如下步骤:利用特征提取器从目标网络模型中获取其中一个卷积层的特征向量,并将其作为先验信息;生成器将原始图像的特征向量和噪声向量作为级联向量输入到生成器后生成对抗扰动图像;判别器判断生成器生成的对抗扰动图像的类别是否符合训练集中的类别描述信息;...
提升数据生成的质量:通过WGAN-GP算法,可以生成更高质量、更符合真实数据分布的样本,解决传统GAN在训练过程中可能出现的梯度消失、模式崩溃等问题。 改善生成对抗网络的训练稳定性:WGAN-GP相比于传统的GAN,在训练过程中更为稳定且收敛速度更快,尤其在生成复杂数据时,能够避免过多的人工调参。
摘要附图 本发明公开了一种基于WGAN‑GP的HRRP数据库构建方法,实现的步骤为:(1)生成训练集;(2)构建WGAN‑GP网络;(3)生成样本集;(4)训练WGAN‑GP网络;(5)完成HRRP数据库的构建。本发明构建梯度惩罚Wasserstein生成对抗网络WGAN‑GP,将训练集和生成样本集中的每个样本与对应的类别标签拼接后作为WGAN‑GP网...
下面结合附图进一步说明本发明的实施流程,基于wgan-gp和u-net的素描—照片转化方法,包括提前处理好素描-照片数据库,如图1所示,该方法包括以下步骤: 1.1获取人脸素描—照片数据库:feret、cuhk、iiit-d; 1.2将素描—照片对进行裁剪,使其人脸的分布比例基本相等; ...
附图说明图1是本发明的流程图;图2是本发明的半监督wgan-gp网络结构示意图;图3是本发明的仿真图。具体实施方式下面结合附图对本发明做进一步的描述。参照附图1,本发明的实现的具体步骤做进一步的描述。步骤1,输入待分类高光谱图像。输入一幅包含d个波段的待分类高光谱图像及该图像的类别标签,本实施例输入一幅大小...
1.一种基于WGAN-GP的对抗扰动图像生成方法,其特征在于:所述生成方法包括如下步骤: 步骤1:参数初始化:设置训练步长n、噪声分布T和训练集P; 步骤2:采样噪声分布和数据集样本:从噪声分布T中取m个噪声扰动{z 1 ,z 2 ,...,z m }进行小批量采样,从训练集P中取m个原始图像{x 1 ,x 2 ,...,x m }进行...