尽管WGAN在训练稳定性方面有所改进,但仍然存在训练困难的问题。为了进一步解决这个问题,WGAN-GP通过在损失函数中添加梯度惩罚项来调整模型的学习率,从而使得训练更加稳定。下面我们将通过实例代码来展示如何使用PyTorch实现GAN、WGAN和WGAN-GP。请注意,为了简化代码,我们只实现了最基本的模型结构和训练过程。在实际应用中,...
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WGAN-...
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。 相对于原始GAN的Loss函数,WGAN-GP添加对梯度的乘法,让梯度变化...
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...
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...
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...
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。
而如果采用的是 GP,应该在V(G,D)V(G,D)之后再加一个 gradient penalty 的惩罚项,可参考自https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-GAN/blob/master/implementations/wgan_gp/wgan_gp.py。具体来说可以求出D(y)D(y)对于yy的梯度,由于yy是随机选择的很多个,因此这个梯度 会有 norm(均值)NN,施加一个...
Sources and inspiration https://github.com/caogang/wgan-gp https://github.com/kuc2477/pytorch-wgan-gp Releases No releases published Languages Python100.0%
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 ...