WGAN-GP 的整体损失函数由三部分组成:真实样本得分,生成样本得分以及梯度惩罚项。其中,真实样本得分和生成样本得分是用来衡量真实分布和生成分布之间的差异,而梯度惩罚项则主要用于约束 D 的梯度,使其不会变得过大。 真实样本得分:$\mathbb{E}_{x\sim p_{data}(x)} [D(x)]$ 这一部分是评估判别器 D 对于真实
wgan-gp损失函数实现 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...
一、引入 由fGAN结论:不只是JS Div,任何的Div(统称为f-Div)都可以被放到GANs架构中,引出WGAN。 二、WGAN 该论文介绍了一种新的算法,它是传统GAN训练的一种替代。在这个新的模型中,证明了可以提高学习的稳定性,摆脱像模式崩溃这样的问题,并且提供了对调试和超参数搜索有用的有意义的学习曲线。供了大量的理论工...
WGAN-GP的判别器输出如果不加限制的话，绝对值肯定会越来越大，这个看起来感觉就不太好。所以后来又有...
4.5.4 WGAN-GP的损失函数代码 书名:AIGC原理与实践:零基础学大语言模型、扩散模型和多模态模型 作者名:吴茂贵 本章字数:134字 更新时间:2025-02-27 01:14:35首页 书籍详情 目录 听书 加入书架 字号 背景 手机阅读举报 后续精彩内容,上QQ阅读APP免费读上QQ阅读APP看本书,新人免费读10天账号和设备都新为新人...
WGAN-GP的判别器输出如果不加限制的话，绝对值肯定会越来越大，这个看起来感觉就不太好。所以后来又有...