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...
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 ...
s2.1、根据少类数据的维度特征,构建wgan-gp结构并设置超参数;wgan-gp结构包括生成器和判别器的结构,生成器和判别器都为三层全连接网络,生成器前两层全连接的激活函数为relu函数,最后一层去掉了激活函数sigmoid函数,只保留全连接;判别器前两层全连接的激活函数为relu函数,最后一层全连接的激活函数为sigmoid函数; s2...
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...
为了解决上述问题,本发明提供了一种基于wgan-gp和u-net改进的图像增强的方法,包括如下步骤:第一步骤:解封装输入的视频流或文件,得到第一视频码流和第一音频码流;第二步骤:解码所述第一视频码流,得到第一yuv数据;第三步骤:构建wgan-gp网络;第四步骤:将所述第一yuv数据输入所述wgan-gp网络,经所述wgan-gp网络训...
(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; ...