为了满足1-Lipschitz function即|f(x1) - f(x2)| <= |x1-x2| 即梯度属于(-1, 1)的第二种比较好的解决方案就是将偏D(X~对偏X~)( X~属于[Xr ~ Xg]即真实data到smaple*G生成点之间)加入loss函数,使其在1的附近徘徊 X1,X2来自D上任意两点 WGAN中的WD搬砖的最小距离也可以衡量两个分布的相似度...
total_loss=loss_real+loss_fake+LAMBDA*grad_lossgradients=total_tape.gradient(total_loss,self.critic.variables)self.optimizer_critic.apply_gradients(zip(gradients,self.critic.variables)) 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: 权重裁剪 评论家中的批规范化 梯度...
本质还是套了上文WGAN-GP WDGRL模型框架 WDGRL Loss Function 我们尽量以论文中定义符号: 分别表示源域与目标域的特征表示框架图中,表示所提及的神经层用于计算分别表示源域与目标域的特征表示框架图中,表示所提及的神经层用于计算(41)xs,xt分别表示源域与目标域的特征fg(x)表示框架图中FeatureExtractor,fw(x)表...
不过这些推广都建立在 Lipschitz 约束之上，只不过微调了 Loss，也许未来会有人发现比 Lipschitz 约束更好的对 D 的约束。WGAN-GP 的例子最后，分享一个 WGAN-GP 的实现，以 MNIST为 数据集，读者可以自己改着玩：https://github.com/bojone/gan/训练进度显示：
WGAN-GP：GP项在loss中占比太大了有影响吗？不包含GP的loss值最开始是零点零几，但gp有0.96左右，...
WGAN-GP较前面的模型有哪些改进呢? 最后得到本篇精髓 也就是想尽办法的让判别器认为真实的图片得到更高的分数所以需要加上负号,让生成的图片得到更低的分数,最后加上一个梯度的惩罚项,对于惩罚项的解释(在惩罚项中希望,如果越是满足1-Lipschitz function,惩罚就越少。事实证明这样做的效果是非常好的),现在大量GA...
torch jupyter写的WGAN-GP 训练使用的是天池的GPU,没有用到tensorBroadX,用的是静态的plt显示Loss。 我通过实验证明了同样的网络使用WGAN-GP的网络架构对比没有使用WGAN-GP的网络架构会有更加不容易模型崩溃(model collapse)。 下面是代码,使用的数据集CIFAR10。
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...
区别VAN与GAN,LSGAN、WGAN、WGAN-GP、CGAN 下VAE与GAN的结构差别:VAE与GAN结构比较VAE训练完全依靠一个假设的loss函数和KL-divergence逼近真实分布:GAN则没有假设单个loss函数, 而是让判别器D和生成器G之间...最小二乘Loss做更新有两个好处,1.更严格地惩罚远离数据集的离群Fake sample, 使得生成图片更接近真实数...
使用WGAN-GP( Wasserstein GAN with Gradient Penalty)生成一维滚动轴承振动数据样本。我们将以西储大学(CWRU)数据集为例,并提供一个基于训练好的权重参数文件进行测试的代码。 代码仅供参考 步骤概述 数据集准备 构建WGAN-GP模型 加载预训练权重 生成指定故障类型的数据 ...