该问题主要是由于在WGAN中使用权重裁剪时,对于critic模型来说,可能会导致不可预料的行为,因此提出了WGAN-GP,继续对其进行改进。 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...
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。 utils.py文件在https://www.cnblogs.com/abc23/p/14390153.html中 from__future__ import absolute_importfrom__future__ import divisionfrom__future_...
以上内容来自《PyTorch 实现论文 “Improved Training of Wasserstein GANs” (WGAN-GP)》 但是这个博客提供的代码,也很有问题,他用的是python2(讲道理,这就让人很不舒服了,大部分情况下,你是跑不通代码的,所以也算一个大坑吧) 4. 注意点 在改代码的过程中,遇到了挺多坑,想在这儿贴出来,以示后人,这篇博客...
WGAN-GP提出了一种gradient penalty的方式来解决这种问题,Lipschitz限制是要求判别器的梯度不超过clipping threshold,gradient penalty 就是设置一个额外的loss项(类似于L2正则)来实现梯度与clipping threshold之间的联系。gradient penalty的选取并不是在全网络下,仅仅是在真假分布之间抽样处理 在Lipschitz连续条件下,梯度约束...
在本篇文章中,我们将介绍使用PyTorch实现生成对抗网络(GAN)、带有权重惩罚项的GAN(WGAN)和带有梯度惩罚项的WGAN(WGAN-GP)来优化生成的人脸图像。GAN的基本思想是通过一个生成器网络来生成假的人脸图像,然后使用一个判别器网络来判断这些图像是真实的还是生成的。生成器和判别器在网络中进行对抗训练,以使得生成器能够...
简介:搭建条件GAN模型,实现向模型中输入标签,并使其生成与标签类别对应的模拟数据的功能,基于WGAN-gp模型改造实现带有条件的wGAN-gp模型。 1 条件GAN前置知识 条件GAN也可以使GAN所生成的数据可控,使模型变得实用, 1.1 实验描述 搭建条件GAN模型,实现向模型中输入标签,并使其生成与标签类别对应的模拟数据的功能,基于...
pytorch2.2 WGAN-GP GoodFellow在2014年提出GAN算法,主要包括2个方面的问题: 没有给出具体的生成器的模型架构 训练不稳定 第一个问题,后来演化出CNN、Progressive GAN等架构,第二个问题,以WGAN-GP出现为里程碑,后续大量GAN系列都采用该方法改进来训练。
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...
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k的平方差。
WGAN-GP (Wasserstein GAN using gradient penalty) Dependecies The prominent packages are: numpy scikit-learn tensorflow 2.5.0 pytorch 1.8.1 torchvision 0.9.1 To install all the dependencies quickly and easily you should usepip pipinstall-rrequirements.txt ...