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梯度保持在合理范围。器目...
WGAN-GP损失函数: D loss: Ex∼Pg[D(x)]−Ex∼Pr[D(x)]+λEx∼χ[||▽xD(x)||p−1] G loss: −Ex∼Pg[D(x)] Ex∼χ[||▽xD(x)||p−1]2 计算思路:放弃对整个样本空间的 D(x) 求导,只需要对真实样本空间,生成样本空间的中间值求导即可。 具体方法: a)取真实样本 xr...
wgan-gp公式wgan-gp公式 WGAN-GP的公式如下: 判别器D的损失函数:Ld=E[D(x)]−E[D(G(z))] 生成器G的损失函数:Lg=−E[D(G(z))] 加上梯度惩罚项后的损失函数:L=Ld+λ*E[((‖gradient(D(G(z)))‖p−K)²] 其中,x为真实样本,z为随机噪声,G(z)为生成器生成的假样本,gradient表示...
2,WGAN-GP 2.1,WGAN直接对权重的值进行约束的方式存在两个问题 2.2,改进 参考博客: 3,Cycle-GAN 1,WGAN 1.1,从GAN到WGAN,最核心的有这么几点: GAN的损失函数如下: minGmaxDV{D,G}=Ex∼Pdata(x)[logD(x)]+Ex∼Pz(z)[log(1−D(G(z)))](0)(0)minGmaxDV{D,G}=Ex∼Pdata(x)[logD(...
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...
WGAN-GP(Wasserstein GAN with Gradient Penalty)是生成对抗网络(GAN)的一种改进版本,通过引入梯度惩罚项来稳定训练过程。以下是一个基于PyTorch的WGAN-GP实现,包括生成器、判别器、损失函数和训练循环。 1. WGAN-GP的原理和数学模型 WGAN-GP在WGAN的基础上,通过梯度惩罚项来强制判别器的梯度范数接近1,从而进一步稳定...
WGAN-GP在训练的速度和生成样本的质量上,都略胜WGAN一筹。由于是对每个batch中的每一个样本都做了梯度惩罚(随机数的维度是(batchsize,1)),因此判别器中不能使用batch norm,但是可以使用其他的normalization方法,比如Layer Normalization、Wei...
WGAN-GP是WGAN之后的改进版,主要还是改进了连续性限制的条件,因为,作者也发现将权重剪切到一定范围之后,比如剪切到[-0.01,+0.01]后,发生了这样的情况,如下图左边表示。 发现大多数的权重都在-0.01 和0.01上,这就意味了网络的大部分权重只有两个可能数,对于深度神经网络来说不能充分发挥深度神经网络的拟合能力,简...
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...