關於pytorch下GAN loss的backward和step等注意事項
= 0.5, \theta_D = 0.7$， 首先checkpoint 1處，D loss的梯度反傳到D ...
原文：(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 和公式 分別存在着兩種不同的問題。 公式 存在的問題： 判別器越好，生成器梯度消失越嚴重。 首先，我們給公式 加上一個不依賴於生成器的項，使之變成： 這是上一篇GAN理論中我們上面證明過 ...
2020-07-22 15:09 0 753 推薦指數：
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