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。 在介绍WGAN网络算法时提到,如果把网络看成一个函数,...
从上面看来,WGAN好像在代码上很好实现,基本上在原始GAN的代码上不用更改什么,但是它的作用是巨大的 ◆ WGAN理论上给出了GAN训练不稳定的原因,即交叉熵(JS散度)不适合衡量具有不相交部分的分布之间的距离,转而使用wassertein距离去衡量生成数据分布和真实数据分布之间的距离,理论上解决了训练不稳定的问题。 ◆ 解决了...
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的缺失。在传统生成模型中,GAN的生成...
由生成器 G 产生的 fake data,x 代表 real data,那么对于WGAN-GP 它的损失函数为: 其中 由生成器 G 产生的 fake data,x 代表 real data, 在本研究中代表: α 代表随机的参数,λ 这一项代表正则项作为梯度约束 代码部分:https://github.com/psipred/FFPredGAN/blob/master/src/Generating_Synthetic_Positive...
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不能充分发挥深度神经网络的拟合能力,简...
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不能充分发挥深度神经网络的拟合能力,简...
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不能充分发挥深度神经网络的拟合能力,简...
DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGAN、BEGAN原理总结及对比 2018-06-11 11:03 − ... bonelee 2 23613 相关推荐 MySQL基础篇(01):经典实用查询案例,总结整理 2019-12-24 07:54 − # 一、连接查询 图解示意图 ![](https://img2018.cnblogs.com/blog/1691717/201912/1691717-20191224074959512-1246010225.png...
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