GAN損失函數
https://zhuanlan.zhihu.com/p/33752313，講的不錯。 1.損失函數 第一項主要是針對真實樣本的，第二項是針對生成樣本的損失。 //判別器是盡可能地判別出是真實數據還是生成數據，我一直以為是盡可能判別不出呢。。。 2.訓練過程 可以看到是先 ...
原文：GAN: 原始損失函數詳解
GAN的原始損失函數，咋一看是非常難以理解的，但仔細理解后就會發現其簡潔性和豐富的含義。 損失函數定義： 一切損失計算都是在D 判別器 輸出處產生的，而D的輸出一般是fake true的判斷，所以整體上采用的是二進制交叉熵函數。 左邊包含兩部分minG和maxD。 首先看一下maxD部分，因為訓練一般是先保持G 生成器 不變訓練D的。D的訓練目標是正確區分fake true，如果我們以 代表tr ...
2018-12-01 23:23 0 11780 推薦指數：
相關推薦
keras損失函數詳解
以下信息均來自官網 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 損失函數的使用 損失函數（或稱目標函數、優化評分函數 ...
損失函數詳解
損失函數（loss function）是用來估量你模型的預測值f(x)與真實值Y的不一致程度，它是一個非負實值函數,通常使用L(Y, f(x))來表示，損失函數越小，模型的魯棒性就越好。損失函數是經驗風險函數的核心部分，也是結構風險函數重要組成部分。模型的結構風險函數包括了經驗風險項和正則項，通常 ...
感知損失函數詳解
論文題目：Perceptual Losses for Real-Time Style Transferand Super-Resolution 感知損失: 在計算低層的特征損失(像素顏色，邊緣等)的基礎上，通過對原始圖像的卷積輸出和生成圖像的卷積輸出進行對比，並計算損失。換句話說，利用卷積層抽象 ...
對抗生成網絡（GAN）中損失函數的理解
對抗生成網絡（GAN）中損失函數的理解 最近開始接觸對抗生產網絡，目地是用GAN生成一些假樣本，去解決樣本不平衡的問題。 看了兩天GAN的代碼，沒有太多特別的地方，因為之前看論文的時候就已經知道大體的結構。但是唯一沒有搞清除的就是：生成器和判別器的損失函數，以及損失函數是怎么向后傳播，去更新 ...
理解GAN對抗神經網絡的損失函數和訓練過程
GAN最不好理解的就是Loss函數的定義和訓練過程，這里用一段代碼來輔助理解，就能明白到底是怎么回事。其實GAN的損失函數並沒有特殊之處，就是常用的binary_crossentropy，關鍵在於訓練過程中存在兩個神經網絡和兩個損失函數。 這里generator並不 ...
對數損失函數logloss詳解和python代碼
python金融風控評分卡模型和數據分析微專業課（博主親自錄制視頻）：http://dwz.date/b9vv python代碼 sklearn.me ...
交叉熵損失函數原理詳解
交叉熵損失函數原理詳解 一、總結 一句話總結： 1、叉熵損失函數(CrossEntropy Loss)：分類問題中經常使用的一種損失函數 2、交叉熵能夠衡量同一個隨機變量中的兩個不同概率分布的差異程度，在機器學習中就表示為真實概率分布與預測概率分布之間的差異。交叉熵的值越小，模型預測效果 ...