WGAN有时候也会伴随样本质量低、难以收敛等问题,WGAN-GP是WGAN的改进版,主要改进Lipschitz连续性限制条件,之前是直接采用weight clipping将权重裁剪到一定范围[-0.01,0.01],但这样过于简单粗暴,会导致模型建模能力弱化、梯度消失或爆炸。WGAN-GP...
WGAN-GP损失函数: D loss: Ex∼Pg[D(x)]−Ex∼Pr[D(x)]+λEx∼χ[||▽xD(x)||p−1] G loss: −Ex∼Pg[D(x)] Ex∼χ[||▽xD(x)||p−1]2 计算思路:放弃对整个样本空间的 D(x) 求导,只需要对真实样本空间,生成样本空间的中间值求导即可。 具体方法: a)取真实样本 xr...
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...
其中l(p,p)是分布p的熵,而l(p,q)就是p和q的交叉熵。 3 回归任务损失在回归任务中,回归的结果是一些整数或者实数,并没有先验的概率密度分布,常使用的loss是L1 loss和L2 loss。 从上面可以看出,L1/L2各有优劣,设计一个通用的框架同时满足L1/L2损失的优点是研究重点,我见过的最夸张的是这样的。 ?
Wasserstein loss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(Wasserstein GAN) 自GAN提出以来,许多论文尝试通过使用启发式方法(例如尝试不同的网络体系结构,超参数和优化器)来解决GAN训练的不稳定性。随着Wasserstein GAN(WGAN)的提出,这一问题的研究得到了重大突破。
GAN的发展系列一(CGAN、DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGAN、BEGAN) 在上一篇文章中我们介绍了GAN的原理(GAN生成对抗网络入门介绍),生成对抗网络GAN主要由两部分组成,生成网络Generator和判别网络Discriminator,生成模型G的思想是将一个随机噪声包装成一个逼真的样本,判别模型D则需要判断输入的样本是真实的...
WGAN-GP在训练的速度和生成样本的质量上,都略胜WGAN一筹。由于是对每个batch中的每一个样本都做了梯度惩罚(随机数的维度是(batchsize,1)),因此判别器中不能使用batch norm,但是可以使用其他的normalization方法,比如Layer Normalization、Weight Normalization和Instance Normalization,论文中使用了Layer Normalization,weight...
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...
接着我们训练分类器(discriminator), 在训练WGAN-GP的discriminator的时候, 他是由三个部分的loss来组成的. 下面我们来每一步进行分解了进行查看. 首先我们定义好要使用的real_label=1和fake_label=0, 和G需要使用的noise. # 测试时的batch大小 batch_size = 36 ...
给wgan-gp加上non-local层后,发现判别器的loss开始变成负数,向负无穷大更新了 0 收藏 回复 全部评论(9) 时间顺序 AIStudio810258 #2 回复于2021-01 生成器loss向正无穷大发展了 0 回复 AIStudio810258 #3 回复于2021-01 我在ai studio上找到了一个大佬的wgan-gp项目,运行在1.8下就ok,换成2.0环...