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...
python画wgan训练的生成器的损失函数曲线 wgangp损失函数,图文详解WGAN及其变体WGAN-GP并利用Tensorflow2实现WGAN与WGAN-GP构建WGAN(WassersteinGAN)Wassersteinloss介绍1-Lipschitz约束的实现训练过程实现梯度惩罚(WGAN-GP)完整代码构建WGAN(WassersteinGAN)自GAN
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...
图2. 在训练过程中采用单GPU的Gradient Penalty曲线 目前这个Bug已经提交到了PyTorch的issue上面,标注为 High Priority。 在这里给各位在实现WGAN-GP的读者提醒,如果遇到Loss爆炸的情况,请检查下是不是遇到了多GPU梯度不同步的情况,如果有请替换成单GPU再做尝试。
GAN、DCGAN、WGAN、WGAN-GP,是迭代计算使得其loss函数V(G,D)最大化的过程;也就是argmaxV(D,G)的过程
为了解决上述问题,WGAN-GP引入了gradient penalty,并将其与WGAN的判别器Loss函数相加构成新的判别器Loss函数: L(D)=E~x∼Pg[D(~x)]−Ex∼Pr[D(x)] Original critic loss+λE^x∼P^x[(||▽^xD(^x)||2−1)2] Our gradient penaltyL(D)=Ex~∼Pg[D(x~)]−Ex∼Pr[D(x)]⏟Ori...
生成器G用来将希望模拟样本分布Pg越来越接近原始样本分布Pr,所以需要训练让距离L最小化。因为生成器G与第一项无关,所以G的loss值口可简化为: 2.4 WGAN的缺点 若原始WGAN的Lipschitz限制的施加方式不对,那么使用梯度截断方式太过生硬。每当更新完一次判别器的参数之后,就应检查判别器中所有参数的绝对值有没有超过阈...
这相当于在数据空间的过渡区域设置检查站，确保判别器的输出变化既不过于平缓也不过于剧烈。这个设计看似简单，实则暗合了微分几何中的流形思想。实际操作中，这个方法几乎不需要调参，大部分情况下直接把梯度惩罚系数设为10就能稳定训练，这对工程师来说简直是福音——再也不用整夜盯着loss曲线调超参数了。
他们提出的替代方案是给Critic loss加入 gradient penalty (GP) ,这样,新的网络模型就叫 WGAN-GP 。 GP项的设计逻辑是:当且仅当一个可微函数的梯度范数(gradient norm)在任意处都不超过1时,该函数满足1-Lipschitz条件。至于为什么限制Critic的梯度范数趋向1(two-sided penalty)而不是小于1(one-sided penalty),作...
LSGAN(Least Squares GAN)这篇文章主要针对标准GAN的稳定性和图片生成质量不高做了一个改进。作者将原始GAN的交叉熵损失采用最小二乘损失替代。LSGAN的Loss: minDJ(D)=minD[12Ex∼pdata(x)[D(x)−a]2+12Ez∼pz(z)[D(G(z))−b]2]\mathop{\min }\limits_DJ... ...