Gan网络损失函数理解

最新推荐文章于 2025-09-22 10:16:35 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-22 10:16:35 发布 · 4.3k 阅读 · 20 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

Gan网络的损失函数经常使用这条交叉熵损失函数，表示为：
L(G,D)=∑E(logDd)+∑E[log(1−D(G(p)))]L(G, D) = \sum_{}^{}E(logD_d)+\sum_{}^{}E[log(1-D(G(p)))]L(G,D)=∑

最低0.47元/天 解锁文章
深度学习——GAN（生成网络）损失函数解析
wenqiwenqi123的博客
03-25 1万+
生成网络（GAN）是近年来很火的课题，原始论文《Generative Adversarial Nets》的介绍请移步：https://blog.youkuaiyun.com/wenqiwenqi123/article/details/86178376 本篇主要详细解析它的损失函数。在论文中损失函数定义为： 当然乍一看去，没看懂这个损失函数。我们细细来看： ...
GAN是一种特殊的损失函数？
阿里云云栖号
12-21 2513
数据科学家JeremyHoward在fast.ai的《生成对抗网络（GAN）》课程中曾经讲过这样一句话： “从本质上来说，生成对抗网络（GAN）是一种特殊的损失函数。” 你是否能够理解这句话的意思？读完本文，你会更好的理解这句话的含义。 神经网络的函数逼近理论 在数学中，我们可以将函数看做一个“机器”或“黑匣子”，我们为这个“机器”或“黑匣子”提供了一个或多个数字作为输入，则会输出一个或...
GAN的损失函数
我の博客
01-08 8784
在训练过程中，生成器和判别器的目标是相矛盾的，并且这种矛盾可以体现在判别器的判断准确性上。生成器的目标是生成尽量真实的数据，最好能够以假乱真、让判别器判断不出来，因此生成器的学习目标是让判别器上的判断准确性；相反，判别器的目标是尽量判别出真伪，因此判别器的学习目标是让自己的判别准确性。当生成器生成的数据越来越真时，判别器为维持住自己的准确性，就必须向辨别能力越来越强的方向迭代。当判别器越来越强大时，生成器为了降低判别器的判断准确性，就必须生成越来越真的数据。在这个奇妙的关系中，判别器判断的准确性由。
绝对判断已过时？下一代GAN：鉴别器不再问“真不真”，而是问“谁更真”？
最新发布
xian0710830114的专栏
09-22 1033
本文介绍了相对主义生成对抗网络(rGAN)的核心原理及其改进版本RaGAN。相比传统GAN的绝对判断方式，rGAN通过让鉴别器进行相对比较（真实样本与生成样本之间的对比），解决了训练中的梯度消失问题。RaGAN的损失函数设计使生成器和鉴别器始终获得明确的梯度信号，显著提升了训练稳定性和生成质量。文章详细解析了RaGAN的鉴别器和生成器损失函数计算逻辑，并通过对比表格展示了rGAN在模式崩溃、生成多样性等方面的优势。这种相对比较机制为GAN训练提供了更稳定、更有效的优化路径。
​GAN损失函数
AI生成式技术曾小健
05-26 594
此时右边只有第二项有用， G希望自己生成的图片“越接近真实越好”，能够欺骗判别器，即D(G(z))尽可能得大，这时V(D, G)会变小。在最理想的状态下，G可以生成足以“以假乱真”的图片G(z)。对于D来说，它难以判定G生成的图片究竟是不是真实的，因此D(G(z)) = 0.5。公式左边V(D,G)表示生成图像和真实图像的差异度，采用二分类(真、假两个类别)的交叉熵损失函数。D(x)代表x为真实图片的概率，如果为1，就代表100%是真实的图片，而输出为0，就代表不可能是真实的图片。交叉熵损失V(D,G)
gan网络损失函数_GAN的损失函数
weixin_39634576的博客
12-22 2300
理解生成对抗网络的关键在于理解GAN的损失函数JS散度GAN实际是通过对先验分布施加一个运算G, 来拟合一个新的分布如果从传统的判别式网络的思路出发，只要选定合适的loss，就可以使生成分布和真实分布之间的距离尽可能逼近KL散度经常用来衡量分布之间距离但KL散度是不对称的。不对称意味着，对于同一个距离，观察方式不同，获取的loss也不同，那么整体loss下降的方向就会趋向于某个特定方向。这在GAN...
对抗生成网络（GAN）中的损失函数
L888666Q的博客
11-10 1万+
L1损失函数又称为MAE(mean abs error)，即平均绝对误差，也就是预测值和真实值之间差值的绝对值。 L2损失函数又称为MSE(mean square error)，即平均平方误差，也就是预测值和真实值之间差值的平方。
gan网络损失函数_【Loss损失函数集锦（上）】理解计算机视觉中的损失函数（含十多个损失函数介绍和代码）...
weixin_39539002的博客
12-22 1082
３Content-Style损失函数 风格转换是将图像的语义内容转换成不同风格的过程。样式传递模型的目标是，给定一个内容图像(C)和一个样式图像(S)，生成包含C的内容和S的样式的输出图像。在这里，我们讨论用于训练这种样式传递模型的内容样式损失函数的最简单实现之一。内容样式损失函数的许多变体已用于以后的研究中。下一节将讨论一个这样的损失函数，称为纹理损失。内容/样式丢失的数学表示： ...
理解GAN对抗神经网络的损失函数和训练过程
/dev/null
05-20 6031
GAN最不好理解的就是Loss函数的定义和训练过程，这里用一段代码来辅助理解，就能明白到底是怎么回事。其实GAN的损失函数并没有特殊之处，就是常用的binary_crossentropy，关键在于训练过程中存在两个神经网络和两个损失函数。 np.random.seed(42) tf.random.set_seed(42) codings_size = 30 generator = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(100, activati
GAN 网络的损失函数介绍代码
tony365的博客
03-07 2987
pixel_opt:相比于一般的l1 loss多了 loss weight, reduction, weight三个功能。首先loss_util.py文件定义weight_lossArgs:Returns:"""else:Args:Returns:"""else::Example:tensor(3.)"""loss = loss_func(pred, target, **kwargs) # 这里 reduction='none'接下来定义带weight的L1 loss。
GAN: 原始损失函数详解
weixin_30377461的博客
12-01 2077
　　GAN的原始损失函数，咋一看是非常难以理解的，但仔细理解后就会发现其简洁性和丰富的含义。 　　损失函数定义： 　　　　 　　一切损失计算都是在D（判别器）输出处产生的，而D的输出一般是fake/true的判断，所以整体上采用的是二进制交叉熵函数。 　　左边包含两部分minG和maxD。 　　首先看一下maxD部分，因为训练一般是先保持G（生成器）不变训练D的。D的训练目标是正确区分f...
GAN（二）损失函数推导
TyjphsQ的博客
04-20 1753
上式中，我们目标是max V（D,G），即固定G，调整D，那么G不受影响，G（z）是近似X的分布，这里我们换元，后半部分，就变成了对x的积分，噪音的分布也写成。X 是真实数据，G(z)是生成的数据，所以有D（x) -> 1, D（G(z)）-> 0.要求调整D，求最值，于是对D进行求导，找驻点嘛。（注意，只是对D求导，并不对x进行求导），就是提高判别器的能力，在判别器眼里，这应该是两种。，就是提高生成器的能力，在生成器眼里，这应该是两种。其中 max 代表，固定G，调整D，使得。
gan网络通用损失函数解读
pangxing6491的博客
07-27 1197
https://www.cnblogs.com/walter-xh/p/10051634.html
GAN损失函数公式详细推导（含完整代码）
学姐带你玩AI的博客
03-14 1万+
GAN是由生成器G和判别器D组成，通过大量样本数据训练使得生成器的生成能力和判别器的判别能力在对抗中逐步提高，最终目的是让生成器G输入到生成器中生成假的样本。
Gan损失函数问题
思维缜密的博客
08-25 2027
生成器G(x)G(x)G(x) 鉴别器D(x)D(x)D(x) rrr是真实的数据 zzz是噪声 ggg是生成器的分布 鉴别器损失函数 设为公式（1） lossD(x)=−Ex∼pr(x)(log⁡(D(x)))−Ez∼pz(z)(log⁡(1−D(G(z))))=−Ex∼pr(x)(log⁡(D(x)))−Ex∼pg(x)(log⁡(1−D(x))) \begin{aligned} &\quad loss_{D} \left(x \right )\\ &=- E_{x \sim p_{r}
GAN网络概述及LOSS函数详解
热门推荐
makabaka的博客
10-31 2万+
Generative Adversarial Nets 上周周报已经写了这篇论文，本周相对GAN网络的LOSS进行进一步的学习和研究。 GAN网络： 条件：G依照真实图像生成大量的类似图像，D是辨别输入的图像是真实图像还是G生成的虚假图像。 原理：G和D是互相促进的。G的目的是产生的图像让D感到模糊不知道该分成realistic（看起来像是现实的）还是fake（看起来是假的），D的目的是将rea...
了解GAN背后的设计，训练，损失函数和算法
喜欢打酱油的老鸟
01-30 7816
https://www.toutiao.com/a6651201834939580941/   2019-01-27 23:40:04 假设我们有一个卧室图像数据集和一个在这个数据集上训练的图像分类器CNN，它告诉我们给定的输入图像是否是卧室。假设图像大小为16 * 16。每个像素可以有256个可能的值。所以存在无限大量的可能输入（即25616*16或~10616可能的组合）。这使得我们的分...
我为什么弃用GAN？
喜欢打酱油的老鸟
10-13 619
贾浩楠 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 输出单一、调参麻烦、损失函数不能收敛、稳定性差。 苏黎世理工大学的博士Andreas Lugmayr历数了各种GAN的“罪状”，说出了今后弃用GAN的话。 说出“弃用”，当然是已经有了B计划。 Andreas Lugmayr博士和他的团队开发了一种新的标准化流(Normalizing Flow)模型，能够弥补GAN在生成任务中的的种种缺陷。 这项研究成果“SRFlow”，还被ECCV 2020 Spotlight收录。 ..
GAN损失函数曲线
04-02
生成对抗网络 (GAN) 的核心在于其损失函数的设计以及两个子网络——生成器 \(G\) 和判别器 \(D\) ——之间的动态交互。为了更好地理解这种关系并绘制损失函数变化曲线，可以从以下几个方面展开： #### 1. 原始 GAN ...
评论 4
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值