上图中的第一排是WGAN中critic(其实就是discriminator,他们换了个名字)的值的图像,下图的则是WGAN-GP的,很容易看出WGAN的模型复杂度确实有影响,WGAN-PG要看起来好得多。 Exploding and vanishing gradients 这同样是直接对 w 约束带来的后果,作者尝试了WGAN不同的clip画出来的梯度的norm。 注意,随着层数越靠近输入...
total_loss = loss_real + loss_fake + LAMBDA * grad_loss gradients = total_tape.gradient(total_loss, self.critic.variables) self.optimizer_critic.apply_gradients(zip(gradients, self.critic.variables)) 1. 2. 3. 这就是需要添加到WGAN中以使其成为WGAN-GP的所有内容。不过,需要删除以下部分: 权重...
但是,WGAN-GP对于各种不同的结构效果都很好。实验设置和相应实验结果如图4所示。 图4 5)WGAN-GP的loss曲线是有意义的。WGAN文章中介绍到WGAN的loss是和其样本生成质量相关的,即loss越小,生成样本质量越好。WGAN-GP也保持了这个特性。不仅如此,WGAN-GP的loss还能反映出过拟合的情况。如图5所示。 图5 总结 本文提...
https://github.com/caogang/wgan-gp 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...
问越来越大的正WGAN-GP损失EN一般来说，我们在进行机器学习任务时，使用的每一个算法都有一个目标函数，算法便是对这个目标函数进行优化，特别是在分类或者回归任务中，便是使用损失函数（Loss Function）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...
g_loss = self.model.train_on_batch(g_input, real_labels) 下图显示了WGAN生成器体系结构: 下图显示了WGAN评论家体系结构: 尽管较原始GAN方面有所改进,但训练WGAN十分困难,并且所产生的图像质量并不比原始GAN更好。接下来,将实现WGAN的变体WGAN-GP,该变体训练速度更快,并产生更清晰的图像。
我们的答案是肯定的! 我们知道在常规 GAN 中,辨别器使用的是对数损失(log loss.)。而对数损失的决策边界就如下图所示: ? ,跟着上面的损失函数做就行。 我们不仅直观地了解到为什么L2损失将能帮助 GAN 学习数据流形(data manifold),同时还直观地理解了为什么GAN使用对数损失是不能进行有效地学习。
https://github.com/caogang/wgan-gp 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...
https:///caogang/wgan-gp 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...
接着我们计算loss的第一个组成部分(这里参考WGAN-GP的loss的计算公式). # 首先计算真实的图片的loss, d_loss_real outputs = D(images) d_loss_real = -torch.mean(outputs) 接着我们计算loss的第二个组成部分. # 接着计算假的图片的loss, d_loss_fake ...