另一个情况是,自从WGAN提出以来,基本上GAN的主流研究都已经变成了WGAN上去了,但WGAN的形式事实上已经跟“伪造者-鉴别者”差得比较远了。而且WGAN虽然最后的形式并不复杂,但是推导过程却用到了诸多复杂的数学,使得我无心研读原始论文。这迫使我要找从一条简明直观的线索来理解GAN。 一道面试题 一道经典的面试题是:...
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梯度保持在合理范围。器目...
wgan-gp公式wgan-gp公式 WGAN-GP的公式如下: 判别器D的损失函数:Ld=E[D(x)]−E[D(G(z))] 生成器G的损失函数:Lg=−E[D(G(z))] 加上梯度惩罚项后的损失函数:L=Ld+λ*E[((‖gradient(D(G(z)))‖p−K)²] 其中,x为真实样本,z为随机噪声,G(z)为生成器生成的假样本,gradient表示...
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(y)} [(|| \nabla_y D(y)||_2 - 1)...
WGAN-GP在训练的速度和生成样本的质量上,都略胜WGAN一筹。由于是对每个batch中的每一个样本都做了梯度惩罚(随机数的维度是(batchsize,1)),因此判别器中不能使用batch norm,但是可以使用其他的normalization方法,比如Layer Normalization、Wei...
WGAN-GP在训练的速度和生成样本的质量上,都略胜WGAN一筹。由于是对每个batch中的每一个样本都做了梯度惩罚(随机数的维度是(batchsize,1)),因此判别器中不能使用batch norm,但是可以使用其他的normalization方法,比如Layer Normalization、Weight Normalization和Instance Normalization,论文中使用了Layer Normalization,weight...
Deep-Fake原理揭示:使用WGAN-GP算法构造精致人脸 在上一节中可以看到基于”推土距离“的WGAN网络能够有效生成马图片,但是网络构造能力有所不足,因此导致有些图片模糊,甚至有些图片连马的轮廓都没有构建出来,本节我们改进WGAN网络,让它具有更强大的图像生成能力。
2,WGAN-GP 2.1,WGAN直接对权重的值进行约束的方式存在两个问题 2.2,改进 参考博客: 3,Cycle-GAN 1,WGAN 1.1,从GAN到WGAN,最核心的有这么几点: GAN的损失函数如下: minGmaxDV{D,G}=Ex∼Pdata(x)[logD(x)]+Ex∼Pz(z)[log(1−D(G(z)))](0)(0)minGmaxDV{D,G}=Ex∼Pdata(x)[logD(...
Fatemeh Farnaghizadeh · 2y ago· 94 views arrow_drop_up5 Copy & Edit6 more_vert WGAN-GPNotebookInputOutputLogsComments (0)Output Data An error occurred: Unexpected token '<', "<!doctype "... is not valid JSON Download notebook output navigate_nextminimize content_copyhelp...
WGAN-gp (keras)NotebookInputOutputLogsComments (13)Output Data An error occurred: Unexpected token '<', "<!doctype "... is not valid JSON Download notebook output navigate_nextminimize content_copyhelpSyntaxError: Unexpected end of JSON input...