尽管较原始GAN方面有所改进,但训练WGAN十分困难,并且所产生的图像质量并不比原始GAN更好。接下来,将实现WGAN的变体WGAN-GP,该变体训练速度更快,并产生更清晰的图像。 实现梯度惩罚(WGAN-GP) 正如WGAN作者所承认的那样,权重裁剪并不是实施Lipschitz约束的理想方法。其有两个缺点:网络容量使用不足和梯度爆炸/消失。当...
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梯度不超过clipping threshold,gradient penalty 就是设置一个额外的loss项(类似于L2正则)来实现梯度与clipping threshold之间的联系。gradient penalty的选取并不是在全网络下,仅仅是在真假分布之间抽样处理 在Lipschitz连续条件下,梯度约束...
WGAN(Wasserstein GAN)提出了一种新的方法,可以说是从本质的方向上去解决GAN训练不稳定的问题,并且WGAN在这方面取得了很大的进展,但是有时仍然产生只有较差的样本或者无法收敛。该问题主要是由于在WGAN中使用权重裁剪时,对于critic模型来说,可能会导致不可预料的行为,因此提出了WGAN-GP,继续对其进行改进。 WGAN-GP提出...
WGAN-div模型,Pytorch实现,基于MNIST数据集 WGAN-div是基于WGAN模型的改进,可以算是WGAN系列的集大成者,而WGAN也可以算是目前最新的GAN模型了。研究完这个模型,应该可以说是对WGAN会有更深的理解 上传者:a19990412时间:2023-02-09 基于WGAN-GP的图像生成模型:MATLAB实现详解与应用 ...