原文:GAN2-訓練GAN時所遇到的問題及可能的解決方法

問題 ,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Y ,但是並不能確保單獨的輸入和輸出樣本x和y是以一種有意義的方式配對的 無限多種映射G 由訓練過程的隨機性產生 針對單獨的輸入x可能產生無 ...

2021-07-05 15:30 0 216 推薦指數:

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pytorch訓練GAN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 ...

Tue Nov 10 07:40:00 CST 2020 4 1586
GANGAN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,可視化如右圖,表現為生成多個相同或相似度很高的樣本,缺乏多樣性。 2.模式丟失 ...

Fri May 29 18:23:00 CST 2020 0 884
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
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 ...

Tue Oct 06 05:47:00 CST 2020 0 938
GAN訓練判別器和生成器的順序與detach

轉自:https://blog.csdn.net/qq_34218078/article/details/109591000 1.先D后G 1.1 不detach,但需要retain_graph=True 1.2 detach 2.先G后D 有些奇怪的方法,但可 ...

Mon Dec 20 01:25:00 CST 2021 0 1096
你的GAN訓練得如何--GAN 的召回率(多樣性)和精確率(圖像質量)方法評估

生成對抗網絡(GAN)是當今最流行的圖像生成方法之一,但評估和比較 GAN 產生的圖像卻極具挑戰性。之前許多針對 GAN 合成圖像的研究都只用了主觀視覺評估,一些定量標准直到最近才開始出現。本文認為現有指標不足以評估 GAN 模型,因此引入了兩個基於圖像分類的指標——GAN ...

Wed Oct 10 23:52:00 CST 2018 0 2952
GAN——Mode Collapse 問題

轉自:https://blog.csdn.net/sparkkkk/article/details/72598041,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 ...

Sun Jan 05 00:29:00 CST 2020 0 1581
 
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