【GAN】GAN設計與訓練集錦
以下內容純屬經驗之談，無公式推斷！部分內容源自其他博客或課程，並已標注來源。 問題篇[1] 1.模式崩潰 在某個模式(mode)下出現大量重復樣本，如左圖中，生成的樣本分布靠得很近，較聚集，可 ...
原文：GAN訓練技巧匯總
GAN自推出以來就以訓練困難著稱，因為它的訓練過程並不是尋找損失函數的最小值，而是尋找生成器和判別器之間的納什均衡。前者可以直接通過梯度下降來完成，而后者除此之外，還需要其它的訓練技巧。 下面對歷年關於GAN的論文提出的訓練技巧進行總結，這里僅記錄技巧，具體原理請直接看論文原文。 WGAN和WGAN GP WGAN論文將GAN原文用來度量兩個分布之間差異的JS divergence改為了Wass ...
2020-10-05 21:47 0 938 推薦指數：
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轉載：https://zhuanlan.zhihu.com/p/109342043 這里僅當記錄筆記 作者：小米粥 最近一部分的內容將會比較容易，將和大家一起討論GAN的評價指標。在判別模型中，訓練完成的模型要在測試集上進行測試，然后使用一個可以量化的指標來表明模型訓練的好壞，例如最簡單 ...
pytorch訓練GAN時的detach()
我最近在學使用Pytorch寫GAN代碼，發現有些代碼在訓練部分細節有略微不同，其中有的人用到了detach()函數截斷梯度流，有的人沒用detch()，取而代之的是在損失函數在反向傳播過程中將backward(retain_graph=True)，本文通過兩個 gan 的代碼，介紹它們的作用 ...
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