接着我们计算loss的第一个组成部分(这里参考WGAN-GP的loss的计算公式). # 首先计算真实的图片的loss, d_loss_real outputs = D(images) d_loss_real = -torch.mean(outputs) 接着我们计算loss的第二个组成部分. # 接着计算假的图片的loss, d_loss_fake ...
在实际训练过程中,WGAN直接使用截断(clipping)的方式来防止梯度过大或过小。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...
附图说明图1是本发明的流程图;图2是本发明的半监督wgan-gp网络结构示意图;图3是本发明的仿真图。具体实施方式下面结合附图对本发明做进一步的描述。参照附图1,本发明的实现的具体步骤做进一步的描述。步骤1,输入待分类高光谱图像。输入一幅包含d个波段的待分类高光谱图像及该图像的类别标签,本实施例输入一幅大小...
f.本发明是将wgan-gp改进成生成器带标签输入的conditionalwgan-gp,我们可以利用输入到生成器的标签指定生成器的生成样本类别,针对不平衡问题,我们对训练好的生成器输入少数类的标签,随机生成少数类样本,直到将不平衡数据变成平衡数据为止。 图2为针对不同数据集,我们的本次实施例进行的网络结构微调,第一列对应了不同...
下面结合附图进一步说明本发明的实施流程,基于wgan-gp和u-net的素描—照片转化方法,包括提前处理好素描-照片数据库,如图1所示,该方法包括以下步骤: 1.1获取人脸素描—照片数据库:feret、cuhk、iiit-d; 1.2将素描—照片对进行裁剪,使其人脸的分布比例基本相等; ...
三、本发明采用了改进wgan模型(即wgan-gp模型),在判别器的损失函数中引入了引入梯度惩罚,从而克服训练困难等问题。 附图说明 图1为本发明中得到优化的分类器的流程示意图; 图2为本发明中评判指标的二分类混淆矩阵图; 图3为本发明中实施例所用的不平衡数据集的样例数据图; ...
(2.1)基于wgan-gp和残差结构构建wgan-gp-c模型,在生成器输入随机噪声时加入标签进行类别指导,在判别器输出端判别数据所属类别,实现按类别生成数据; [0026] (2.2)进行wgan-gp-c模型训练,将生成样本与真实样本一同送入判别器,先训练数据分布,让生成样本与真实样本相拉近,再在完善分布的同时训练分类; ...