原文:GAN——Mode Collapse 问题

转自:https: blog.csdn.net sparkkkk article details ,感谢分享 先给一个直观的例子,这个是在我们训练GAN的时候经常出现的 这就是所谓的Mode Collapse 但是实际中ModeCollapse不能像这个一样这么容易被发现 sample中出现完全一模一样的图片 例如训练集有很多种类别 如猫狗牛羊 ,但是我们只能生成狗 或猫或牛或羊 ,虽然生成的狗的 ...

2020-01-04 16:29 0 1581 推荐指数:

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WPF TabItem.Collapse问题

WPF TabItem.Collapse问题 运行环境:Window7 64bit,.NetFramework4.61,C# 6.0; 编者:乌龙哈里 2017-02-16 感谢 LICEcap 的作者,弄了个很小巧好用的桌面录制gif软件。 我用了一个 WPF ...

Fri Feb 17 03:40:00 CST 2017 0 1266
(2)GAN的loss导致问题

GAN存在着两种问题,原始GAN中判别器要最小化如下损失函数,尽可能把真实样本分为正例,生成样本分为负例: 对于生成器,Goodfellow一开始提出来一个损失函数,后来又提出了一个改进的损失函数,分别是: 公式2和公式3分别存在着两种不同的问题。 公式2存在的问题 ...

Wed Jul 22 23:09:00 CST 2020 0 753
Element Collapse 折叠面板问题

原始组件中点击整行标题,然后折叠展开,目标需求是点击其中部分区域 将不想点击的区域冒泡事件吃掉即可。 将插槽title中div覆盖整行区域,然后将点击事件吃点,阻止冒泡。 这是vu ...

Sat Sep 04 00:46:00 CST 2021 0 433
GAN的一些问题

GAN为什么难以训练? 大多深度模型的训练都使用优化算法寻找损失函数比较低的值。优化算法通常是个可靠的“下山”过程。生成对抗神经网络要求双方在博弈的过程中达到势均力敌(均衡)。每个模型在更新的过程中(比如生成器)成功的“下山”,但同样的更新可能会造成博弈的另一个模型(比如判别器)“上山 ...

Thu Mar 12 22:05:00 CST 2020 0 614
GAN(一)

概述GAN(Generative Adversarial Network,生成对抗网络)是一个网络框架,它通常包括两部分,生成器(generator)和判别器(discriminator)。生成器的作用是学习真实数据的分布(或者通俗地说就是学习真实数据的特征),然后自动地生成新的数据 ...

Wed May 27 04:30:00 CST 2020 0 941
GAN2-训练GAN时所遇到的问题及可能的解决方法

问题1,模式坍塌(Mode collapse ) 对模式崩溃产生原因的猜想: GAN的学习目标是映射关系G:x➡y,这种单一域之间的对应关系是高度约束不足的,无法为分类器和判别其的训练提供足够的信息输入。 在这种情况下所优化得到的G可以将域X转换为与Y分布相同的域 ...

Mon Jul 05 23:30:00 CST 2021 0 216
element-ui的collapse中嵌套table的问题(已解决)

近期做vue + element-ui发现了点小问题: 在collapse(折叠面板)下嵌套table,打开collapse时会出现瞬间的高度抖动,然后恢复, 详细demo如下(一致性是修复后的正常情况, 反馈是修复前的抖动情况): https://codepen.io ...

Mon Aug 09 21:46:00 CST 2021 0 180
 
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