原文:WGAN学习笔记

GAN回顾 Martin 称这个loss为original cost function 参见 . . 章节 ,而实际操作中采用的loss为the log D cost 参见 . . 章节 。 GAN存在的问题:初探 当固定G时,训练D直到收敛,可以发现D的loss会越来越小,趋于 ,这表明JSD Pr Pg 被较大化了,并且趋于log 。如下图所示 。 而这会导致什么问题呢 在实践中人们发现,当D ...

2018-12-24 22:34 0 3838 推荐指数:

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从GAN到WGAN的来龙去脉

一、原始GAN的理论分析 1.1 数学描述 其实GAN的原理很好理解,网络结构主要包含生成器 (generator) 和鉴别器 (discriminator) ,数据主要包括目标样本 \(x_r ...

Sat Jul 17 06:19:00 CST 2021 0 177
WGAN源码解读

WassersteinGAN源码   作者的代码包括两部分:models包下包含dcgan.py和mlp.py, 这两个py文件是两种不同的网络结构,在dcgan.py中判别器和生成器都含有卷积网络 ...

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WGAN (原理解析)

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WGAN的改进点和实操

包含三部分:1、WGAN改进点 2、代码修改 3、训练心得 一、WGAN的改进部分: 判别器最后一层去掉sigmoid (相当于最后一层做了一个y = x的激活) 生成器和判别器的loss不取log 每次更新判别器的参数之后把它们的绝对值截断到不超过一个固定常数c ...

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