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...
grad_norms=tf.norm(interploted_imgs_grads)penalty=10*tf.reduce_mean((grad_norms-1)**2)#确保差值求导所得的模不超过1d_loss=d_loss_real+d_loss_fake+penalty #penalty 对应WGAN-GP中的GPgrads=tape.gradient(d_loss,self.discriminator.trainable_variables)self.discriminator_optimizer.apply_gradients(zi...
理解了上面的WGAN,WGAN-GP就很简单了。WGAN-GP采用如下替代方案来替换WGAN中f的参数截断: (13)\min_G \max_D \mathbb{E} _{x \sim p_{data}(x)} [D(x)] - \mathbb{E} _{z \sim p_z(z)} [D(z)] - \lambda \mathbb{E}_{y \sim p_y(y)} [(|| \nabla_y D(y)||_2 - 1)...
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...
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。
WGAN-GP损失函数WGAN-GP的损失函数相比WGAN有所改进,加入了梯度惩罚项,具体如下:●判别器损失: LD=Ex∼pdata(x)[D(x)]−Ez∼pz(z)[D(G(z))]+λEx^∼px^[(∥∇x^D(x^)∥2−1)2]\mathcal{L}D = \mathbb{E}{x \sim p_{data}(x)} [D(x)] - \mathbb{E}{z \sim p_z...
一周论文 | 互怼的艺术：从零直达 WGAN-GP 2017-06-12 机器之心 微信号 almosthuman2014 功能介绍 专业的人工智能媒体和产业服务平台 作者丨苏剑林 学校丨中山大学硕士生 研究方向丨NLP，神经网络 个人主页丨http://kexue.fm 1 前言 GAN，全称 Generative Adversarial Nets，中文名是生成对抗式网络。对于 GAN ...
(1)WGAN-GP算法流程 (2)梯度消失(梯度弥散)和梯度爆炸 (3)梯度惩罚(gradient penalty) 4.WGAN-GP网络结构 5.数据集下载 6.WGAN-GP代码实现 7.mainWindow窗口显示生成器生成的图片 8.模型下载 提示:本文不会对WGAN-GP其中的公式进行推导,主要是讲解WGAN-GP算法的实现。
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 动力学角度 https://spaces.ac.cn/archives/6583 能量视角下的GAN模型 https://kexue.fm/archives/6316 https://kexue.fm/archives/6331 ...