而在使用WGAN的时候,我们需要优化的是Wasserstein距离,属于回归任务。把D的sigmoid函数拿掉,同时去掉log, 这样输出的就是一个线性的结果。同时在更新梯度的时候进行weight clipping,至于优化器为什么用RMSProp、SGD不要用流行的 Adam\momentum,这个是基于实验得到较好的结果。这与本文开头所述的WGAN的算法改进是一一对应地...
2 用随机数据给生成器,生成假数据dataFake , 并且把dataFake.detach()一下,再把dataFack给判别器D,得到outFake 3 计算D的lossD = -E[ log(outTrue] + E[ log (1-outFake)] 4 反向传递 lossD , 然后用优化器更新 判别器D 5 接下来要训练生成器G了,还是先用随机数据给生成器,生成假数据dataFake,...
WGAN-gp的目的:解决WGAN参数分布极端的问题。 WGAN-gp的方法:在判别器D的loss中增加梯度惩罚项,代替WGAN中对判别器D的参数区间限制,同样能保证D(x)满足Lipschitz连续条件。(证明过程见论文补充材料) 红框部分:与WGAN不同之处,即判别器D的loss增加梯度惩罚项和优化器选择Adam。 梯度惩罚项的计算实现见代码70-87行...
优化器还是建议RMSProp,其中a,b,c的值要自己设置,具体参考论文或者代码。 项目地址:GunhoChoi/LSGAN_TF Improved WGAN 我所了解到的最新的一个版本,用一个改进的基于梯度惩罚的loss替代WGAN中的Weight Clip,从而产生比WGAN更高质量的样本,这个loss是可以用Adam来优化的。 项目地址:igul222/improved_wgan_training ...
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◆ 在判别器中使用leakrelu激活函数,而不是RELU,防止梯度稀疏,生成器中仍然采用relu,但是输出层采用tanh ◆ 使用adam优化器训练,并且学习率最好是0.0002,(我也试过其他学习率,不得不说0.0002是表现最好的了) DCGAN结果图: 矢量计算: LSUN数据集上的结果: ...
Adam比RMSProp更具有鲁棒性,但在一些场景下可能表现不佳。因此,选择优化器需要根据具体情况进行评估和选择。 总之,WGAN-GP的训练是一项具有挑战性的任务,需要综合考虑多个因素,包括梯度惩罚系数、批归一化、训练时间、数据大小和质量以及优化器选择等。通过适当地调整这些参数和技术,可以进一步优化模型的性能和生成效果。
训练需要固定生成器,让判别器学习 优化器 beta1=0, beta2=0.9 关于GP梯度惩罚项的实现参考 c为梯度惩罚项的超参数默认为 10.0 In [5] z_num = 100 c = 10.0 with fluid.program_guard(d_program_1): # 传入参数用fluid.data fake_z_1 = fluid.data(name='fake_z', dtype='float32', shape=(No...
WGAN评论家的价值表面使用(顶部)权重裁剪和(底部)梯度惩罚对玩具数据集进行了优化训练。 受过权重削减训练的评论家无法捕捉到更高的数据分布时刻。 “发生器”固定为实际数据加上高WGAN评论家在Swiss Roll数据集上训练期间的高斯噪声。 WC\GP 第一个图,当WGAN使用权重裁剪时会爆炸或消失,但使用梯度罚分时则不会爆炸...
然而,在WGAN-GP版本中,发生器损耗在WikiArt和CIFAR-10数据集上都急剧增加,并且完全无法在WikiArt上生成除噪声之外的任何东西。 以下是CIFAR-10在25个时期后的损失示例: 我没有使用任何技巧,比如单边标签平滑,我使用默认学习率0.001进行训练,Adam优化器和我为每次生成器更新训练鉴别器5次。为什么这种疯狂的减重...