梯度弥散梯度爆炸，Lstm，对抗生成网络GAN
梯度弥散和梯度爆炸 rnn在向w求梯度的过程中，有一项Whh的k次方。这一项会出现问题。Whh>1会趋向无穷，梯度非常非常大（梯度爆炸）。Whh<1会趋向0,梯度非常非常小（梯度弥散）。到一定的值时梯度剧烈变化。 梯度爆炸的解决办法 设定阈值，当梯度大于某个数的时候，所取 ...
原文：对抗生成网络（GAN）中损失函数的理解
对抗生成网络 GAN 中损失函数的理解 最近开始接触对抗生产网络，目地是用GAN生成一些假样本，去解决样本不平衡的问题。 看了两天GAN的代码，没有太多特别的地方，因为之前看论文的时候就已经知道大体的结构。但是唯一没有搞清除的就是：生成器和判别器的损失函数，以及损失函数是怎么向后传播，去更新权重的。 简述一些GAN的训练过程： 先定义一个标签：valid ，fake 。当然这两个值的维度是按照数据 ...
2022-01-07 15:55 0 3147 推荐指数：
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GAN最不好理解的就是Loss函数的定义和训练过程，这里用一段代码来辅助理解，就能明白到底是怎么回事。其实GAN的损失函数并没有特殊之处，就是常用的binary_crossentropy，关键在于训练过程中存在两个神经网络和两个损失函数。 这里generator并不 ...
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GAN 简介 GAN，Generative Adversarial Networks，生成对抗网络； GAN 被认为是 AI 领域 最有趣的 idea，一句话，历史地位很高，很火； GAN 是由 Goodfellow 大神在 2014 年提出来的，当时的 G 神还只是个蒙特利尔大学的博士生 ...