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。 所以后来又有了把输出往±1上靠的做法,好像是叫LS GAN… 阅读全文 赞同添加评论 分享 收藏喜欢 讨论量 30 帮助中心 知乎隐私保护指引申请开通机构号联系我们 ...
WGAN-GP-1D轴承振动数据样本生成方法,西储大学数据集为例,可替换自己的数据。 代码注释清楚, 包含训练过程的代码train_gan和 基于训练好的权重参数文件进行测试的代码generate_gan。 可以生成指定的故障类型数据,不平衡比100,可自己调节。 环境可见env文件,WGAN-GP网络可更换为DCGAN、WGAN、LSGAN、SNGAN等 在这里插入...
WGAN的缺点:训练困难,收敛速度慢 原因:Lipschitz限制方式不合适(即限制参数不大于常数K) WGAN的限制方式:weight clipping WGAN损失函数: D loss:Ex∼Pg[D(x)]−Ex∼Pr[D(x)] G loss:−Ex∼Pg[D(x)] WGAN-GP损失函数: D loss:Ex∼Pg[D(x)]−Ex∼Pr[D(x)]+λEx∼χ[||▽xD(x)...
pytorch2.2 WGAN-GP GoodFellow在2014年提出GAN算法,主要包括2个方面的问题: 没有给出具体的生成器的模型架构 训练不稳定 第一个问题,后来演化出CNN、Progressive GAN等架构,第二个问题,以WGAN-GP出现为里程碑,后续大量GAN系列都采用该方法改进来训练。 相对于原始GAN的Loss函数,WGAN-GP添加对梯度的乘法,让梯度变化...
WGAN:Wasserstein GAN WGAN-GP:Wasserstein GAN with Gradient Penalty --- 带梯度惩罚的Wasserstein GAN 代码复现 注:不同paper中对符号的使用习惯差异很大。本文为了尽可能以统一的视角去介绍不同方法,所以也统一了符号。但这种统一会和原文出现不一致。所以与原文对比时请务必先对齐符号含义。例如有些论文喜欢用pz来...
合成数据是通过计算机程序人工生成的数据，而不是由真实事件生成的数据。采用合成数据来增加训练数据，可以...
另一个情况是,自从WGAN提出以来,基本上GAN的主流研究都已经变成了WGAN上去了,但WGAN的形式事实上已经跟“伪造者-鉴别者”差得比较远了。而且WGAN虽然最后的形式并不复杂,但是推导过程却用到了诸多复杂的数学,使得我无心研读原始论文。这迫使我要找从一条简明直观的线索来理解GAN。 一道面试题 一道经典的面试题是:...
WGAN在处理Lipschitz限制条件时直接采用了weight clipping,这样会限制模型参数固定在一个范围之内,超出这个范围要么取最大值要么取最小值,久而久之随着层数加深可能会出现梯度消失和梯度爆炸的现象(这个也与初始设置梯度参数范围有关系)。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...
WGAN-GP具体算法步骤如下: 可以看出跟WGAN不同的主要有几处:1)用gradient penalty取代weight clipping;2)在生成图像上增加高斯噪声;3)优化器用Adam取代RMSProp。 这里需要注意的是,这个GP的引入,跟一般GAN、WGAN中通常需要加的Batch Normalization会起冲突。因为这个GP要求critic的一个输入对应一个输出,但是BN会将一...
使用WGAN-GP的效果会明显好过weight clipping,见下图: Spectrum Norm 18年的ICLR论文Spectral Normalization for Generative Adversarial Networks中提到另一种GAN的优化方法——Spectrum Norm, 简单地说是对每层网络的参数除以该层的谱范数来满足Lipschitz=1的约束,该技术被称为Spectrum Norm(谱归一化) ...