原文:GAN2-训练GAN时所遇到的问题及可能的解决方法

问题 ,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Y ,但是并不能确保单独的输入和输出样本x和y是以一种有意义的方式配对的 无限多种映射G 由训练过程的随机性产生 针对单独的输入x可能产生无 ...

2021-07-05 15:30 0 216 推荐指数:

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pytorch训练GAN的detach()

  我最近在学使用Pytorch写GAN代码,发现有些代码在训练部分细节有略微不同,其中有的人用到了detach()函数截断梯度流,有的人没用detch(),取而代之的是在损失函数在反向传播过程中将backward(retain_graph=True),本文通过两个 gan 的代码,介绍它们的作用 ...

Tue Nov 10 07:40:00 CST 2020 4 1586
GANGAN设计与训练集锦

以下内容纯属经验之谈,无公式推断!部分内容源自其他博客或课程,并已标注来源。 问题篇[1] 1.模式崩溃 在某个模式(mode)下出现大量重复样本,如左图中,生成的样本分布靠得很近,较聚集,可视化如右图,表现为生成多个相同或相似度很高的样本,缺乏多样性。 2.模式丢失 ...

Fri May 29 18:23:00 CST 2020 0 884
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
GAN训练技巧汇总

  GAN自推出以来就以训练困难著称,因为它的训练过程并不是寻找损失函数的最小值,而是寻找生成器和判别器之间的纳什均衡。前者可以直接通过梯度下降来完成,而后者除此之外,还需要其它的训练技巧。   下面对历年关于GAN的论文提出的训练技巧进行总结,这里仅记录技巧,具体原理请直接看论文原文 ...

Tue Oct 06 05:47:00 CST 2020 0 938
GAN训练判别器和生成器的顺序与detach

转自:https://blog.csdn.net/qq_34218078/article/details/109591000 1.先D后G 1.1 不detach,但需要retain_graph=True 1.2 detach 2.先G后D 有些奇怪的方法,但可 ...

Mon Dec 20 01:25:00 CST 2021 0 1096
你的GAN训练得如何--GAN 的召回率(多样性)和精确率(图像质量)方法评估

生成对抗网络(GAN)是当今最流行的图像生成方法之一,但评估和比较 GAN 产生的图像却极具挑战性。之前许多针对 GAN 合成图像的研究都只用了主观视觉评估,一些定量标准直到最近才开始出现。本文认为现有指标不足以评估 GAN 模型,因此引入了两个基于图像分类的指标——GAN ...

Wed Oct 10 23:52:00 CST 2018 0 2952
GAN——Mode Collapse 问题

转自:https://blog.csdn.net/sparkkkk/article/details/72598041,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 ...

Sun Jan 05 00:29:00 CST 2020 0 1581
 
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