关于pytorch下GAN loss的backward和step等注意事项
= 0.5, \theta_D = 0.7$， 首先checkpoint 1处，D loss的梯度反传到D ...
原文：(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 和公式 分别存在着两种不同的问题。 公式 存在的问题： 判别器越好，生成器梯度消失越严重。 首先，我们给公式 加上一个不依赖于生成器的项，使之变成： 这是上一篇GAN理论中我们上面证明过 ...
2020-07-22 15:09 0 753 推荐指数：
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