Gan网络损失函数理解

最新推荐文章于 2025-12-02 08:55:38 发布

原创

最新推荐文章于 2025-12-02 08:55:38 发布 · 4.3k 阅读

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

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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

2527

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...

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GAN的损失函数

我の博客

01-08

8815

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。

GAN网络

最新发布

qq_53110215的博客

12-02

399

有了损失函数之后，通过反向传播计算体梯度，用梯度下降等优化方式更新参数，使得GAN网络不断加强。

GAN损失函数

AI生成式技术曾小健

05-26

623

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

2310

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

1090

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

6051

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

3039

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

2089

　　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

1794

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

1203

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

2035

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

7823

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

623

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

### GAN 损失函数可视化分析生成对抗网络 (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 损失函数定义原始 GAN 中的生成器损失函数被定义为： \[ L_G = -\mathbb{E}_{z \sim p_z(z)}[\log D(G(z))] \] 其中，$ z $ 是来自先验分布 $ p_z(z) $ 的随机噪声输入[^1]。对于判别器而言，其目标是最小化以下联合损失函数： \[ L_D = -\mathbb{E}_{x \sim p_{data}(x)}[\log D(x)] - \mathbb{E}_{z \sim p_z(z)}[\log(1-D(G(z)))] \] 这些公式表明，生成器试图最大化判别器对生成样本的信任度，而判别器则努力区分真实数据和伪造数据[^3]。 --- #### 2. 训练过程中损失函数的行为特征在实际训练中，生成器和判别器的损失会随着迭代次数逐渐趋于稳定状态（即纳什均衡）。然而，在早期阶段可能会观察到以下现象： - **不稳定收敛**：由于梯度消失或模式崩溃等问题，可能导致某些时刻生成器或判别器的损失剧烈波动。 - **交替优化的影响**：每次更新仅针对其中一个网络参数进行调整，这可能引起两者之间不平衡的学习速率。因此，绘制损失曲线有助于监控上述情况的发生与发展趋势。 --- #### 3. 如何实现损失函数曲线的绘制？以下是基于 Python 实现的一个简单框架用于记录每轮 epoch 后两部分各自对应的平均误差值，并将其绘制成图表形式展示出来。 ```python import matplotlib.pyplot as plt def plot_loss_curve(generator_losses, discriminator_losses): """ 绘制生成器与判别器的损失曲线参数: generator_losses (list): 存储各epoch下的生成器损失列表 discriminator_losses (list): 存储各epoch下的判别器损失列表 """ epochs = range(len(generator_losses)) plt.figure(figsize=(8,6)) plt.plot(epochs, generator_losses, label='Generator Loss', color='blue') plt.plot(epochs, discriminator_losses, label='Discriminator Loss', color='orange') plt.title('Loss Curves of Generator and Discriminator over Epochs') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Loss Value') plt.legend() plt.grid(True) plt.show() # 示例数据模拟 if __name__ == "__main__": gen_loss_example = [0.7, 0.65, 0.6, 0.55, 0.5, 0.45, 0.4, 0.35, 0.3, 0.25] disc_loss_example = [0.9, 0.85, 0.8, 0.75, 0.7, 0.65, 0.6, 0.55, 0.5, 0.45] plot_loss_curve(gen_loss_example, disc_loss_example) ``` 此脚本利用 `matplotlib` 库完成基本图形渲染工作；用户只需提供相应历史累积下来的数值序列即可调用该方法得到直观效果图示说明。 --- #### 4. 进一步扩展至 InfoGAN 场景当引入额外约束条件如互信息项时，则需重新考虑整体架构设计及其影响因素。具体来说，InfoGAN 将标准 GAN 的目标函数修改为包含更多信息量的部分[^2]。此时除了常规两项外还需加入第三维度考量权重分配比例等因素共同作用于最终表现形态上。 --- ### 结论总结通过对 GAN 模型内部机制深入剖析可知，合理设置超参组合搭配恰当初始化策略能够有效缓解常见难题从而提升性能指标水平。同时借助工具手段辅助评估进展状况不失为一种高效途径之一值得推广借鉴应用实践当中去验证理论成果价值所在之处。