wgan-gp公式 WGAN-GP的公式如下: 判别器D的损失函数:Ld=E[D(x)]−E[D(G(z))] 生成器G的损失函数:Lg=−E[D(G(z))] 加上梯度惩罚项后的损失函数:L=Ld+λ*E[((‖gradient(D(G(z)))‖p−K)²] 其中,x为真实样本,z为随机噪声,G(z)为生成器生成的假样本,gradient表示梯度,λ为权重...
比如图2中第二行第一列的图中,WGAN-GP生成数据的critic值基本都分布在8个高斯附近,这和输入的样本信息(8个高斯)是一致的。但是第一行第一列中,WGAN-GP生成数据的critic值就没有如此优良特性。 4)WGAN-GP比WGAN效果要好。作者在cifar10上做了对比实验,结果如图3所示。在同样实验设置下,WGAN-GP结果要明显比WG...
下面公式展示为WGAN-GP的最终目标函数: WGAN-GP的创新点也就在目标函数的第二项上,由于模型是对每个样本独立地施加梯度惩罚,所以判别器的模型架构中不能使用Batch Normalization, 因为它会引入同个batch中不同样本的相互依赖关系。 小结:WGAN-GP指出了WGAN存在的两大问题,weight clipping导致的参数集中化和调参上的梯...
接着我们生成 M 个均匀随机数 x1,x2,…,xM（这里不一定要 M=N，还是那句话，我们比较的是分布，不是样本本身，因此多一个少一个样本，对分布的估算也差不了多少。），根据 Y=G(X,θ) 计算对应的 y1,y2,…,yM，然后根据公式可以计算：现在有了 pz(Ii) 和 py(Ii)，那么我们就可以算它们的差距了，...
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现D\epsilon 1 - Lipschitz的限制。
Deep-Fake原理揭示:使用WGAN-GP算法构造精致人脸 在上一节中可以看到基于”推土距离“的WGAN网络能够有效生成马图片,但是网络构造能力有所不足,因此导致有些图片模糊,甚至有些图片连马的轮廓都没有构建出来,本节我们改进WGAN网络,让它具有更强大的图像生成能力。
://medium.com/@jonathan_hui/gan-wasserstein-gan-wgan-gp-6a1a2aa1b490这篇文献可能是此列表中最具理论性和数学性的论文。作者在文中用了一卡车的证据、推论...论文备受好评的原因。 最初的GAN论文里认为,当判别器是最优的时,生成器以最小化Jensen-Shannon散度的方式更新。 如果你不太明白的话,Jensen-Shan...
(公式7) 然后在 和 的连线上随机插值采样: (公式8) 把按照上述流程采样得到的 所满足的分布记为 ,就得到最终版本的判别器loss: (公式9) 这就是新论文所采用的gradient penalty方法,相应的新WGAN模型简称为WGAN-GP。我们可以做一个对比: weight clipping是对样本空间全局生效,但因为是间接限制判别器的梯度norm,...
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(...