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-...
Wasserstein距离可以很好衡量WGAN的训练过程,但是也仅限于同一次训练过程。 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...
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...
pytorch 实现代码 通俗易懂的AI理论 一、提出背景 前面已经讲过了GAN的基本原理与代码,但是在某些条件下GAN难以产生较好的结果。究其原因,是与“GAN很难训练”、“GAN对超参数设置高度敏感”,“生成器、判别器在训练中不断动态对抗”等因素有关,但阻碍生成对抗网络输出高质量“假数据”的关键因素之一就是有效信息...