图文详解WGAN及其变体WGAN GP并利用Tensorflow 实现WGAN与WGAN GP 构建WGAN Wasserstein GAN asserstein loss介绍 Lipschitz约束的实现 训练过程 实现梯度惩罚 WGAN GP 完整代码 构建WGAN Wasserstein GAN 自GAN提出以来，许多论文尝试通过使用启发式方法 例如尝试不同的网络体系结构，超参数和优化器 ...
2021-05-25 15:58 0 2214 推荐指数：
最近学习了生成对抗网络（GAN），基于几个经典GAN网络结构做了些小实验，包括dcgan，wgan，wgan-gp。坦率的说，wgan，wgan-gp论文的原理还是有点小复杂，我也没有完全看明白，因此在此就不详细介绍了，如果感兴趣可以阅读参考部分的论文，本篇博客主要着重于记录如何利用 ...
DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGAN、BEGAN原理总结及对比 from：https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/78857788 GAN系列学习(2)——前生今世 本文已投稿至微信 ...
目录 1，WGAN 1.1，从GAN到WGAN，最核心的有这么几点： 1.2，相较于GAN，WGAN做了以下改进 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 ...
GAN回顾 Martin 称这个loss为original cost function（参见[1] 2.2.1章节），而实际操作中采用的loss为the –log D ...
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 ...
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 ...
在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天，一篇新鲜出炉的arXiv论文《Wasserstein GAN》却在Reddit的Machine Learning频道火了，连Goodfellow ...
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 ...
