1-Lipschitz约束的实现 训练过程 实现梯度惩罚 (WGAN-GP) WGAN (Wasserstein GAN) 简介 自GAN 提出以来,许多论文尝试通过使用启发式方法(例如尝试不同的网络体系结构,超参数和优化器)来解决 GAN 训练的不稳定性。随着 Wasserstein GAN (WGAN) 的提出,这一问题的研究得到了重大突破。 WGAN缓解甚至消除了许多GAN训练...
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...
通过将一种人脸图像的面部特征转移到另一种人脸图像上,可以实现有趣的视觉效果和潜在的实际应用。在本篇文章中,我们将介绍使用PyTorch实现生成对抗网络(GAN)、带有权重惩罚项的GAN(WGAN)和带有梯度惩罚项的WGAN(WGAN-GP)来优化生成的人脸图像。GAN的基本思想是通过一个生成器网络来生成假的人脸图像,然后使用一个判别...
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...
生成对抗网络GAN目前在图片生成以及对抗训练上取得了非常好的应用,本文旨在做一个简单的tf wgan-gp mnist 生成教程,所使用的代码非常简单,希望和大家共同学习。代码如下: 所使用的环境: tensorflow 1.2.0 GPU加速,CPU上也是可以的,就是很慢,可以把batchsize改小,用cpu好训练一些,顺便把生成图像代码处改一下,我的...
wgan-gp的matlab代码实现 问题:wgangp的matlab代码实现 文章: 背景介绍: 深度学习已经在众多领域取得了重大突破,然而,传统的生成对抗网络(GANs)存在着稳定性和模式崩溃等问题。2017年,Wasserstein GAN with Gradient Penalty(WGANGP)被提出,通过在鉴别器损失函数中加入梯度惩罚,有效地解决了这些问题。本文将详细介绍WGANGP...
最近学习了生成对抗网络(GAN),基于几个经典GAN网络结构做了些小实验,包括dcgan,wgan,wgan-gp。坦率的说,wgan,wgan-gp论文的原理还是有点小复杂,我也没有完全看明白,因此在此就不详细介绍了,如果感兴趣可以阅读参考部分的论文,本篇博客主要着重于记录如何利用tensorflow实现这几种网络的训练、预测。下面先简单介绍下...
通过LSGAN实现128*128大小的喀纳斯风景图片,一部分版本中用了LSGAN,v15用的WGAN-GP 独楼望天涯 4枚 AI Studio 经典版 2.0.2 Python3 中级计算机视觉深度学习 2021-05-13 15:13:09 版本内容 数据集 Fork记录 评论(1) 运行一下 v18_LSGAN完善文档 2021-06-05 21:43:10 请选择预览文件 Paddle2.0-通过...
[推荐好文]条件生成对抗网络——cGAN原理与代码,这个比起wgan-gp加入标签靠谱多了。pytorch 实现代码,也就是将维度为(1,)的0映射至(10,),也就是将维度为(1,)的1映射至(10,),也就是将维度为(1,)的2映射至(10,),这样最初维度为(3,)的标签就映射至维
说到生成对抗网络,就不得不提DCGAN(深度卷积生成对抗网络),这个算法的优点就是算法好理解,比较容易学习,但缺点也很明显。就是很容易出现模式崩塌现象,最后生成的样本很单一。 所以WGAN-GP就应运而生,它采用一种新的距离度量方法,叫作EM距离。原先DCGAN采用的是JS散度度量方法,JS散度的度量方法在特殊情况下会出现梯...