WGAN-GP提出了一种剪辑的替代方案权重:惩罚critic相对于其输入的梯度数。WGAN-GP所提出的方法比标准WGAN执行得更好,并且能够在几乎没有超参数调整的情况下稳定地训练各种GAN架构,包括101层ResNets和具有连续生成器的语言模型,包括在CIFAR-10和LSUN卧室上实现了高质量的生成器。 提示:在论文的附录中给出很多关于
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 fake_images = G(noise) outputs = D(fake_imag...
这里要注意代码中实现在真假图片中间取数值点,然后让其倒数求模不超过1的实现,也就是interploted_imgs_grads的计算过程,这一小片代码决定了网络最终生成图像的质量,使用WGA-GP算法训练网络后,最终生成的人脸图像如下: 虚拟人
下面是WGAN-GP的算法流程 图8 4.4.3 WGAN-GP的代码实现 class Discriminator(nn.Module): def __init__(self): super(Discriminator,self).__init__() #super().__init__() self.model = nn.Sequential( nn.Linear(int(np.prod(img_shape)),512), #输入的节点数,隐藏层1的节点数为512 nn.Leaky...
3.1 WGAN-gp介绍 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...
WGAN-GP 本文构建的改进的 图像超分辨率重建算法流程如 下: (1) 1 分别基于深度神经网络平台,构建如图 所示的生成器 和判别器; (2) 将低分辨率样本输入至生成器中,并将真实的高分辨率 样本输入至判别器中,而且生成器的输出将传递至判别器中; VGG模 (3)型根 ,计 据当 算前公生式成(器 8)的, 生(成...
深度学习--生成式对抗网络--DCGAN/WGAN/WGAN-GP/LSGAN/BEGAN算法理论,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
基于WGAN-GP的搜索式路径规划算法_周齐 下载积分: 2000 内容提示: 计算机应用研究 Application Research of Computers ISSN 1001-3695,CN 51-1196/TP 《计算机应用研究》网络首发论文 题目: 基于 WGAN-GP 的搜索式路径规划算法 作者: 周齐,杨晓君,林浩申,廖伦稼,孙博 DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022....
WGAN的算法实现 之前在生成对抗网络GAN(一):基本概念与算法流程 里面描述过普通的GAN的算法。如果现在我们想要改成WGAN,也很简单,主要是对目标函数进行修改。原始的GAN其实用的是逻辑回归,输出的是分类。而在使用WGAN的时候,我们需要优化的是Wasserstein距离,属于回归任务。把 D 的sigmoid函数拿掉,同时去掉log, 这样输...