所以说,在特定的参数化和假设之下,损失函数\eqref{eq:s-loss}其实就等价于WGAN-GP的判别器损失。至于生成器损失,在上一篇文章《生成扩散模型漫谈(十九):作为扩散ODE的GAN》中我们已经证明了当\boldsymbol{s}_{\boldsymbol{\varphi}}(\boldsymbol{x}_t)=\nabla_{\boldsymbol{x}_t} D_{\boldsymbol{\varph...
简介:使用WGAN-gp模型模拟Fashion-MNIST数据的生成,会使用到WGAN-gp模型、深度卷积GAN(DeepConvolutional GAN,DCGAN)模型、实例归一化技术。 1 WGAN-gp模型生成模拟数据案例说明 使用WGAN-gp模型模拟Fashion-MNIST数据的生成,会使用到WGAN-gp模型、深度卷积GAN(DeepConvolutional GAN,DCGAN)模型、实例归一化技术。 1.1 DC...
1.模型结构。 WGANGP由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)两部分组成,其中生成器负责生成逼真的样本,而判别器则负责区分生成样本和真实样本。 1.1生成器(Generator)。 生成器的作用是将随机噪声转换为逼真的样本。它通常由多层神经网络组成,采用反卷积操作将低维的随机向量映射到高维空间,生成样本。 具体参数包括...
但这个方式太过生硬,在实际应用中仍会出现问题,所以后来产生了其升级版WGAN-gp。 3 WGAN-gp模型(更容易训练的GAN模型) WGAN-gp又称为具有梯度惩罚的WGAN,是WGAN的升级版,一般可以用来全面代替WGAN。 3.1 WGAN-gp介绍 WGAN-gp中的gp是梯度惩罚(gradient penalty)的意思,是替换weight clipping的一种方法。通过直接...
所以WGAN-GP的贡献是：◆ 提出了一种新的lipschitz连续性限制手法—梯度惩罚，解决了训练梯度消失梯度爆炸的问题。◆ 比标准WGAN拥有更快的收敛速度，并能生成更高质量的样本 ◆ 提供稳定的GAN训练方式，几乎不需要怎么调参，成功训练多种针对图片生成和语言模型的GAN架构 但是论文提出，由于是对每个...
1 WGAN-GP 基本理论 1.1 GAN GAN 是一种基于对抗理论的生成模型，主要由生成器和判别器两部分组成[8]。训练过程中，生成器G 构建满足联合高斯分布的映射空间P r ，使得输入噪声 z 拟合真实样本从而生成新的样本分布P g 。判别器将真实样本和生成样本同时作为输入，区别样本真假，找到使生成器和判别器代价函数...
生成扩散模型漫谈(二十):从ReFlow到WGAN-GP - 科学空间|Scientific Spaces在这篇文章中,笔者尝试从ReFlow出发推导了WGAN-GP与扩散ODE之间的联系,这个角度相对来说更加简单直观,并且避免了Wasserstein梯度流等相对复杂的概念。链接 发布于 2023-06-28 10:07・IP 属地广东 ...
本发明公开了一种基于WGAN‑GP模型对用户行为的不平衡分类方法,属于用户行为预测、深度学习和不平衡分类技术领域,解决现有技术中以SMOTE算法作为数据增强的生成模型增加了相邻类别数据重叠,且在高维数据下的表现效果差;利用GAN作为数据增强的生成模型通常只用于图像数据,且在离散数据上的生成效果差的问题。本发明将随机噪...
专利名称 一种基于WGAN-GP模型对用户行为的不平衡分类方法 申请号 2018115677107 申请日期 2018-12-20 公布/公告号 CN109711452A 公布/公告日期 2019-05-03 发明人 赵艺,韩晗,李可,刘嵩 专利申请人 四川新网银行股份有限公司 专利代理人 李龙;徐金琼 专利代理机构 成都智言知识产权代理有限公司 专利类型 发明专利 ...
1.一种构建WGAN-GP模型的方法,其特征在于,包括如下步骤:S1、将不平衡数据集根据各类别数量的多少进行划分,得到多类数据和少类数据;S2、基于少类数据、给定的超参数和构建好的WGAN-GP结构进行训练,得到训练好的WGAN-GP模型;S3、输入随机噪声到训练好的WGAN-GP模型,得到多个生成的少类样本,即得到生成数据;S4、判断...