四、WGAN-GP:WGAN with Gradient Penalty [4] 理解了上面的WGAN,WGAN-GP就很简单了。WGAN-GP采用如下替代方案来替换WGAN中f的参数截断: (13)\min_G \max_D \mathbb{E} _{x \sim p_{data}(x)} [D(x)] - \mathbb{E} _{z \sim p_z(z)} [D(z)] - \lambda \mathbb{E}_{y \sim p_y...
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...
其中对于判别器,WGAN作出了限制即必须满足1-lipschitz的条件,该条件的目的是为了让生成数据和真实数据之间不会相差太大使得推算出来的推土机距离不会过大否则无任何意义,而WGAN中让判别器满足1-lipschitz的条件的方法其实相对较为简单如下图所示: 三、Improved GAN (WGAN-GP) 除了WGAN的权重修建✂️(weight clippin...
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...
如何一步步深入理解WGAN和WGAN GP的复杂理论，包括数学证明？让我们从零开始探索这个深度学习领域的关键概念。入门篇：理解互怼艺术在科学空间的引导下，我们首先接触的是WGAN的基础——如何将对生成模型的对抗性学习转化为艺术般的互怼过程。通过一步步实践，从零开始构建Wasserstein距离的概念，这是WGAN的...
wgan-gp损失函数实现 WGAN-GP损失函数实现旨在改进对抗网络训练稳定性。 它通过特定方式约束判别器,提升模型性能。WGAN-GP损失函数基于Wasserstein距离构建。Wasserstein距离能更好衡量分布间差异,优于传统指标。该损失函数核心在于改进判别器训练方式。对判别器权重进行梯度惩罚,防止梯度消失或爆炸。梯度惩罚项能使判别器...
WGAN(Wasserstein Generative Adversarial Networks)旨在解决GAN训练过程中的困难。WGAN使用了Wasserstein距离来度量生成的数据与真实数据之间的差距,它的优势在于可以更好地解决训练过程中模式崩溃和梯度消失的问题。 WGAN-GP(Wasserstein Generative Adversarial Networks with Gradient Penalty)对WGAN进行了改进,增加了梯度惩罚来...
wgan-gp损失函数 WGAN-GP是一种GAN的改进版本,它引入了一个称为渐进式稳定性的惩罚项来代替常规的KL散度计算,以便更好地稳定模型的训练。WGAN-GP 还使用了一种叫做梯度惩罚的技术,使得模型产生优秀的样本并保持稳定性。在WGAN-GP中,使用了 Wasserstein 距离来度量真实分布和生成分布之间的距离,此文将详细介绍WGAN...
尽管较原始GAN方面有所改进,但训练WGAN十分困难,并且所产生的图像质量并不比原始GAN更好。接下来,将实现WGAN的变体WGAN-GP,该变体训练速度更快,并产生更清晰的图像。 实现梯度惩罚(WGAN-GP) 正如WGAN作者所承认的那样,权重裁剪并不是实施Lipschitz约束的理想方法。其有两个缺点:网络容量使用不足和梯度爆炸/消失。当...
WGAN-GP具体算法步骤如下: 可以看出跟WGAN不同的主要有几处:1)用gradient penalty取代weight clipping;2)在生成图像上增加高斯噪声;3)优化器用Adam取代RMSProp。 这里需要注意的是,这个GP的引入,跟一般GAN、WGAN中通常需要加的Batch Normalization会起冲突。因为这个GP要求critic的一个输入对应一个输出,但是BN会将一...