为了比较,还是祭出了下面这张图,可以发现WGAN-GP完爆其他GAN: 4.LSGAN 最小二乘GAN 全称是Least Squares Generative Adversarial Networks 【paper】 https://arxiv.org/abs/1611.04076 【github】 https://github.com/hwalsuklee/tensorflow-generative-model-collections https://github.com/guojunq/lsgan LSGAN...
WGAN:Wasserstein GAN WGAN-GP:Wasserstein GAN with Gradient Penalty --- 带梯度惩罚的Wasserstein GAN 代码复现 注:不同paper中对符号的使用习惯差异很大。本文为了尽可能以统一的视角去介绍不同方法,所以也统一了符号。但这种统一会和原文出现不一致。所以与原文对比时请务必先对齐符号含义。例如有些论文喜欢用pz来...
3.WGAN-GP (improved wgan) 【paper】: https://arxiv.org/abs/1704.00028 【GitHub】: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/igul222/improved_wgan_training 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...
Wasserstein GAN + Gradient Penalty, or WGAN-GP, is a generative adversarial network that uses the Wasserstein loss formulation plus a gradient norm penalty to achieve Lipschitz continuity. The original WGAN uses weight clipping to achieve 1-Lipschitz fu
为了比较,还是祭出了下面这张图,可以发现WGAN-GP完爆其他GAN: 4.LSGAN 最小二乘GAN 全称是Least Squares Generative Adversarial Networks 【paper】 https://arxiv.org/abs/1611.04076 【github】 https://github.com/hwalsuklee/tensorflow-generative-model-collections...
这里的 εi 是 U[0,1] 的随机数,这应该已经是我们“力所能及”的最优的方案了。后面这个就是 Martin Arjovsky 提出的最新的 Lipschitz 约束的方案,而实验结果表明前一个方案效果也不错。目前它们的大名叫“WGAN-GP”,全称 Wasserstein Generative Adversarial Nets - Gradient Penalty。
WGAN-GP与c-transform的生成效果比较 当然,原论文选这个图真是让人哭笑不得,事实上WGAN-GP的效果可以比上面右图好得多。于是,我们可以暂时下结论: 效果好的WGAN在训练过程中并没有很好地近似Wasserstein距离; 更好地近似Wasserstein距离究竟对提升生成效果并没有帮助。 理论≠ 实验 现在就让我们来思考一下问题出在...
为了比较,还是祭出了下面这张图,可以发现WGAN-GP完爆其他GAN: 4.LSGAN 最小二乘GAN 全称是Least Squares Generative Adversarial Networks 【paper】 https://arxiv.org/abs/1611.04076 【github】 https://github.com/hwalsuklee/tensorflow-generative-model-collections...
这是一篇我很是欣赏却默默无闻的 paper,我只是找文献时偶然碰到了它。不管英文还是中文界,它似乎都没有流行起来,但是我感觉它是一个相当漂亮的结果。 ▲ WGAN-div的部分样本(2w iter) 如果读者需要入门一下 WGAN 的相关知识,不妨请阅读拙作互怼的艺术:从零直达 WGAN-GP。
#mode = “wgan-gp” disc_iters = CRITIC_ITERS # CRITIC_ITERS = 5,也就是G训练一次,D会训练5次 for i in xrange(disc_iters): _data = gen.next() _disc_cost, _ = session.run([disc_cost, disc_train_op],feed_dict={all_real_data_conv: _data}) ...