生成对抗网络GAN系列（四）--- LSGAN---最小二乘GAN（Least Squares Generative Adversarial Networks）---

最新推荐文章于 2025-05-12 21:37:35 发布
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分类专栏： GAN网络系列论文阅读及代码复现 文章标签： LSGAN 最小二乘GAN
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Teeyohuang/article/details/82493354
LSGAN是基于Least Squares Loss的生成对抗网络，旨在解决传统GAN训练中梯度消失的问题。通过采用Least Squares Loss，LSGAN能生成质量更高、训练更稳定的图像。其核心是替换Discriminator的损失函数，网络结构类似DCGAN，但在LSUN卧室数据集上的实验效果良好。参数设置和训练策略的调整对于优化LSGAN性能至关重要。

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GAN——LSGANs（最小二乘GAN）
CodeTutor
03-07 2万+
LSGANs基本思想 LSGANs的损失函数表达式 模型结构 实验LSGANs基本思想LSGANs的英文全称是Least Squares GANs。这篇文章针对的是标准GAN生成的图片质量不高以及训练过程不稳定这两个缺陷进行改进。改进方法就是将GAN的目标函数由交叉熵损失换成最小二乘损失，而且这一个改变同时解决了两个缺陷。为什么最小二乘损失可以提高生成图片质量？我们知道，GANs包含两个部分：判别器
经典论文复现 | LSGAN：最小二乘生成对抗网络
Paper weekly
10-10 2934
过去几年发表于各大 AI 顶会论文提出的 400 多种算法中，公开算法代码的仅占 6%，其中三分之一的论文作者分享了测试数据，约 54% 的分享包含“伪代码”。这是今年 ...
最小二乘GAN
pandamax的博客
03-13 2854
多亏建立了GAN训练的一般框架的F-GAN，最近我们看到了与原始GAN不同的GAN修改，学习除了Jensen-Shannon差异（JSD）之外的其他度量。         其中一个修改是Wasserstein GAN（WGAN），它用Wasserstein距离替换JSD。 它的工作奇妙好，甚至作者声称它治疗模式崩溃问题，并为GAN提供有意义的损失函数。 虽然实现是相当直接，但WGAN背后的
生成对抗网络（GAN）深度解析：理论、技术与应用全景
最新发布
搏博的专栏
05-12 2774
从理论推导到工程实现，GAN的发展印证了深度学习中“对抗训练”范式的有效性——通过构建竞争机制，模型能够学习到更复杂、更真实的数据分布。（Discriminator）负责判断输入的数据是真实的还是生成的，目的是找出生成器做的“假数据”。本文从理论起源、数学建模、网络架构、工程实现到行业应用，系统拆解GAN的核心机制，涵盖基础理论推导、改进模型分析、评估指标设计及多领域实践案例，为复杂分布建模提供完整技术路线。之后将D(x)和D(G(z))都输入到判别模型（D）中，进行判别，判断是否是真是的数据。
08.LSGAN（Least Squares Generative Adversarial Networks））
weixin_44177594的博客
04-12 1109
LSGAN摘要这样改变的好处交叉熵的原因linearLSGAN损失函数模型构架一些tips： 摘要 Regular GANS：鉴别器作为分类器使用sigmoid cross entropy 损失函数 问题：梯度消失 LSGAN：鉴别器采用最小二乘损耗函数 好处：更高的质量、更加的稳定 重要的改变：将交叉熵损失函数换成最小二乘损失函数 这样改变的好处 交叉熵的原因 还是之前的问题原本GAN的损失函数非常难训练，原因在于损失函数结果转换变成JS散度。 linear 之前我们使用的是sigmoid函数，一个阶段
最小二乘GAN：比常规GAN更稳定，比WGAN收敛更迅速
12-18 2803
LSGANs基本思想 LSGANs的英文全称是Least Squares GANs。这篇文章针对的是标准GAN生成的图片质量不高以及训练过程不稳定这两个缺陷进行改进。改进方法就是将GAN的目标函数由交叉熵损失换成最小二乘损失，而且这一个改变同时解决了两个缺陷。 为什么最小二乘损失可以提高生成图片质量？  我们知道，GANs包含两个部分：判别器和生成器。判别器用于判断一张图片是来自真实
generative_adversarial_networks_101：生成对抗网络的Keras实现。 具有MNIST和CIFAR-10数据集的GAN，DCGAN，CGAN，CCGAN，WGAN和LSGAN模型
02-03
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）是一种深度学习模型，由Ian Goodfellow等人在2014年提出，它通过两个神经网络的对抗性训练来生成逼真的新数据。在这个项目中，我们将深入探讨GANs的基础及其...
生成对抗网络GAN（ Generative Adversarial Networks）63PPT，GAN原理，介绍，变体详细
11-22
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GANs）是一种深度学习模型，由Ian Goodfellow等人在2014年提出，旨在解决生成式建模问题，即创建新的、看似真实的样本，如图像、音频或文本。GANs的核心在于它...
Python-MLSS2018马德里关于生成对抗网络GAN的讲座材料
08-11
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GANs）是由Ian Goodfellow在2014年提出的一种深度学习框架，它由两个神经网络构成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。GANs的主要目标是通过对抗...
GAN-生成式对抗网络
09-08
生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks, 简称GANs）是深度学习领域的一个重要分支，由Ian Goodfellow等人在2014年提出。这种模型由两个神经网络构成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。...
LSGAN (Least Squares Generative Adversarial Networks)
Hansry的博客
11-08 4666
Paper: https://arxiv.org/pdf/1611.04076.pdf Ｇithub: https://github.com/Hansry/PyTorch-GAN 1.前言 传统GAN出现的问题: 传统GAN, 将Discriminator当作分类器，最后一层使用Sigmoid函数，使用交叉熵函数作为代价函数，容易出现梯度消失和collapse mode等问题，具体原因参考本博客W...
Least Squares Generative Adversarial Networks.pdf
09-11
LSGANs基本思想 LSGANs的英文全称是Least Squares GANs。这篇文章针对的是标准GAN生成的图片质量不高以及训练过程不稳定这两个缺陷进行改进。改进方法就是将GAN的目标函数由交叉熵损失换成最小二乘损失，而且这一个改变同时解决了两个缺陷。
Least Squares Generative Adversarial Networks(LSGAN)
Call Me Hi Johnny~~
10-17 3866
这个模型，我是在李宏毅老师的课程上看到的。 之所以单把这个模型拿出来写一个博客是因为，我觉得李宏毅老师讲的不对啊。首先，声明李宏毅老师是我非常钦佩和尊敬的老师，看我的博客就可以知道，很多博客都是关于他的视频课程的读后感，可以说李宏毅老师是我的恩师啊。 建议看我的博客之间大家还是看看李宏毅老师的视频课程GAN LECTURE6。 首先，按着论文的思路来讲以下这个模型的思想，同时对比李宏毅老师的思路。...
[论文笔记]：Least Squares Generative Adversarial Networks
sinat_38059712的博客
03-23 1237
Least Squares Generative Adversarial Networks论文翻译摘要1. 介绍2. 网络结构3. 训练4. 实验5. 结论内容总结 论文地址： 代码地址： 补充材料： 论文翻译 摘要 1. 介绍 2. 网络结构 3. 训练 4. 实验 5. 结论 内容总结 参考： ...
Least Squares Generative Adversarial Networks（小白学GAN 十一）
fan1102958151的博客
06-16 1496
原文链接：https://arxiv.org/pdf/1611.04076.pdf 简介 背景：原始的GAN使用sigmoid与cross entropy来优化判别器，这样会存在如下问题： 当部分生成数据远远偏离真实数据分布时，判别器的LOSS却无力将其区分出来，也就是说当真实数据分布被生成数据分布所覆盖时，判别的作用就失效了。 核心思想：去掉sigmoid激活函数，将LOSS函数换为最小均方LOSS，拟合的意义从判断两个分布是否“靠近”，变为判断两个分布是否“相似”。 基础结构 网络改进
每日论文Least Squares Generative Adversarial Networks
u010032054的博客
03-06 1444
Least Squares Generative Adversarial Networks 每天一篇论文，本人可能对论文的理解程度有限，欢迎评论批评指教。 这篇文章说如果用sigmoid交叉熵的损失函数会将决策边侧认定为正确的假的样本地更新生成器的梯度消失，非常绕口，个人理解应该是损失函数不好，有些假的样本也会通过辨别器。因此这边文章改了损失函数，Least Squares Generat
GAN生成对抗网络合集（五）：LSGan-最小二乘GAN（附代码）
dexterod的博客
06-02 5939
首先分享一个讲得还不错的博客： 经典论文复现 | LSGAN：最小二乘生成对抗网络 1. LSGan原理        GAN是以对抗的方式逼近概率分布。但是直接使用该方法，会随着判别器越来越好而生成器无法与其对抗，进而形成梯度消失的问题。所以不论是WGAN，还是本节中的LSGAN，都是试图使用不同的距离度量（loss值），从而构建一个不仅稳定，同时还收敛迅速的生成对抗网络。      &
LSGAN——最小二乘GAN(matlab源码)
m0_74905716的博客
12-03 587
LSGAN——最小二乘GAN(matlab源码)
LSGAN（最小乘二GAN）：具有WGAN同样效果的GAN
新手的博客
05-15 1900
  前面已经介绍GAN是以对抗的形式逼近概率分布。但直接使用该方法，对随着判别器越来越好而生成器无法与其对抗，进行形成梯度消失的问题。WGAN和LSGAN都是试图使用不同的距离度量，从而构建一个不仅稳定，同时还能快速收敛的生成对抗网络。 1. LSGAN介绍   WGAN使用的是Wasserstein理论来构建度量距离。而LSGAN使用另一种方法，使用更加平滑和非饱和梯度的损失函数——最小乘二来代替原来的Sigmod交叉熵。这是由于L2正则独有的特性，在数据偏离目标时会有一个与其偏离距离成比例的惩罚，再将其
Keras中的生成对抗网络(GAN)实现指南
6. LSGAN（Least Squares Generative Adversarial Networks）：使用最小二乘损失函数来优化GAN模型，有助于解决梯度消失问题，并提供更稳定的训练过程。 这些GAN的变体在实践中各有优势和适用场景。在实现时，...
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