原文:GAN——Mode Collapse 問題

轉自:https: blog.csdn.net sparkkkk article details ,感謝分享 先給一個直觀的例子,這個是在我們訓練GAN的時候經常出現的 這就是所謂的Mode Collapse 但是實際中ModeCollapse不能像這個一樣這么容易被發現 sample中出現完全一模一樣的圖片 例如訓練集有很多種類別 如貓狗牛羊 ,但是我們只能生成狗 或貓或牛或羊 ,雖然生成的狗的 ...

2020-01-04 16:29 0 1581 推薦指數:

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WPF TabItem.Collapse問題

WPF TabItem.Collapse問題 運行環境:Window7 64bit,.NetFramework4.61,C# 6.0; 編者:烏龍哈里 2017-02-16 感謝 LICEcap 的作者,弄了個很小巧好用的桌面錄制gif軟件。 我用了一個 WPF ...

Fri Feb 17 03:40:00 CST 2017 0 1266
(2)GAN的loss導致問題

GAN存在着兩種問題,原始GAN中判別器要最小化如下損失函數,盡可能把真實樣本分為正例,生成樣本分為負例: 對於生成器,Goodfellow一開始提出來一個損失函數,后來又提出了一個改進的損失函數,分別是: 公式2和公式3分別存在着兩種不同的問題。 公式2存在的問題 ...

Wed Jul 22 23:09:00 CST 2020 0 753
Element Collapse 折疊面板問題

原始組件中點擊整行標題,然后折疊展開,目標需求是點擊其中部分區域 將不想點擊的區域冒泡事件吃掉即可。 將插槽title中div覆蓋整行區域,然后將點擊事件吃點,阻止冒泡。 這是vu ...

Sat Sep 04 00:46:00 CST 2021 0 433
GAN的一些問題

GAN為什么難以訓練? 大多深度模型的訓練都使用優化算法尋找損失函數比較低的值。優化算法通常是個可靠的“下山”過程。生成對抗神經網絡要求雙方在博弈的過程中達到勢均力敵(均衡)。每個模型在更新的過程中(比如生成器)成功的“下山”,但同樣的更新可能會造成博弈的另一個模型(比如判別器)“上山 ...

Thu Mar 12 22:05:00 CST 2020 0 614
GAN(一)

概述GAN(Generative Adversarial Network,生成對抗網絡)是一個網絡框架,它通常包括兩部分,生成器(generator)和判別器(discriminator)。生成器的作用是學習真實數據的分布(或者通俗地說就是學習真實數據的特征),然后自動地生成新的數據 ...

Wed May 27 04:30:00 CST 2020 0 941
GAN2-訓練GAN時所遇到的問題及可能的解決方法

問題1,模式坍塌(Mode collapse ) 對模式崩潰產生原因的猜想: GAN的學習目標是映射關系G:x➡y,這種單一域之間的對應關系是高度約束不足的,無法為分類器和判別其的訓練提供足夠的信息輸入。 在這種情況下所優化得到的G可以將域X轉換為與Y分布相同的域 ...

Mon Jul 05 23:30:00 CST 2021 0 216
element-ui的collapse中嵌套table的問題(已解決)

近期做vue + element-ui發現了點小問題: 在collapse(折疊面板)下嵌套table,打開collapse時會出現瞬間的高度抖動,然后恢復, 詳細demo如下(一致性是修復后的正常情況, 反饋是修復前的抖動情況): https://codepen.io ...

Mon Aug 09 21:46:00 CST 2021 0 180
 
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