GAN的Loss的比较研究（1）——传统GAN的Loss的理解1

最新推荐文章于 2024-04-20 13:08:20 发布
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分类专栏： GAN 文章标签： GAN
本文深入探讨了生成对抗网络(GAN)及StarGAN的数学原理，解析其在图像生成领域的应用与创新，为读者提供了全面的技术解读。

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gan loss gan_我的GAN怎么了？
weixin_26632369的博客
07-20 731
gan loss ganGenerative Adversarial Networks are a novel class of deep generative models, that have recently gained a lot of attention. I’ve covered them in the past ( Tabular synthetic data — Part 1 a...
gan loss gan_揭开GAN的神秘面纱
weixin_26752765的博客
09-04 613
gan loss ganThe aim of this article is to illustrate the structure and training method for Generative Adversarial Networks (GANs), highlighting the key ideas behind GANs and elucidating the topic with...
GAN的Loss的比较研究——传统GAN的Loss的理解
北国觅梦
12-01 6031
参考文献： https://blog.youkuaiyun.com/StreamRock/article/details/81096105 https://www.cnblogs.com/kai-nutshell/p/12968454.html 参考文献1中给出对于loss_D的解释，鄙人表示很不错，但是对于Loss_G的解释太过于笼统，没有给出具体的解释。本文将继续解释 GAN里面有两个Loss：Loss_D（判别网络损失函数）、Loss_G（生成网络损失函数）。 Loss_D只有两个分类，Real imag
Gan的loss函数
qq_38101208的博客
08-08 2708
1. Classic Adversarial Loss 优化目标为： D(x)为经过sigmoid的输出值 （1）在GAN第一阶段——求Discriminator，最大化 实验中统计梯度是对最小值进行寻优的，因此实际操作上是对目标函数做最小化处理： 实现方式： dis_real、dis_fake分别为真假样本输入判别器输出的logit，未经过sigmoid （1）直接计算 L1 = F.mean(-F.log(F.sigmoid(dis_real))...
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks)
weixin_36670529的博客
05-31 1万+
目录 一、生成对抗网络原理 1、模型的起源 2、模型的结构和损失函数 二、对GAN的改进 1、零和博弈 2、非饱和博弈 3、最大似然博弈 三、GAN的训练 四、GAN面临的问题 1、很难达到纳什均衡点 2、无法有效监控收敛状态 3、模型崩溃 4、不适合离散输出 五、GAN的应用 1、图像生成 2、由文本生成图片 3、超分辨Super-Resolution 一、生...
GAN的Loss的比较研究（2）——传统GAN的Loss的理解2
StreamRock的专栏
07-18 2104
判别器（Discriminator）输入一个图片xx\mathbf x
GAN的Loss的比较研究（3）——Wasserstein Loss理解（1）
StreamRock的专栏
07-21 1万+
前两篇文章讨论了传统GAN的Loss，该Loss有些不足的地方，导致了GAN的训练十分困难，表现为：1、模式坍塌，即生成样本的多样性不足；2、不稳定，收敛不了。Martin Arjovsky在《Towards principled methods for training generative adversarial networks》、《Wasserstein GAN》文章中，对传统Loss造成...
GAN的Loss的比较研究（4）——Wasserstein Loss理解（2）
StreamRock的专栏
07-23 5837
关于Wasserstein Distance的计算，似乎还有一个简单一点的计算方法，在《BEGAN: Boundary Equilibrium Generative Adversarial Networks》中给出了一个推导的过程： Wasserstein Distance的定义式如下： W(ℙr,ℙg)=infγ∈Π(ℙr,ℙg)E(x,y)∼γ[‖x−y‖](1)W(Pr,Pg)=infγ...
GAN的Loss的比较研究（5）——能量Loss
StreamRock的专栏
07-25 3590
上一篇文章讲的是《BEGAN: Boundary Equilibrium Generative Adversarial Networks》将能量函数（Energy）与Wasserstein Distance相结合，再辅之以比例反馈控制，让GAN迅速收敛，并保持了多样性。具体是： 让Auto-Encoder作为Discriminator，将原图与重建图的逐点差异（pixel-wise error...
GAN 中Loss函数精讲
gxiaoyaya的博客
04-28 2万+
GANs有生成器Generator和辨别器Discriminator组成，基本的结构图如下： GANs结构示意图 工作原理 　　我们通常使用两个优化算法来训练GANs。判别器是一个普通的神经网络分类器，训练的过程中，我们使用辨别器 (discriminator) 学习引导生成器。 　　判别器： 　　在训练的过程中，我们向辨别器discriminator输入的数据一...
GAN（二）损失函数推导
最新发布
TyjphsQ的博客
04-20 1640
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】若干常见GAN中的Loss及部分知识
NooahH的博客
05-19 1万+
1. GAN 原始GAN论文[1]中指出，生成器GGG和判别器DDD在进行最小最大博弈。可以用下面的函数表示： min⁡Gmax⁡DV(G,D)=min⁡Gmax⁡DEx∼pdata[log⁡D(x)]+Ez∼pz[log⁡(1−D(G(z)))] \min_{G} \max_{D} V(G, D) = \min_{G} \max_{D} \mathbb{E}_{x \sim p_{data}}[\log D(x)] + \mathbb{E}_{z \sim p_{z}}[\log (1-D(G(z)))]
GAN 网络的损失函数介绍代码
tony365的博客
03-07 2865
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_loss的构建
CV_YOU的博客
12-14 454
GAN_loss的构建. tendorflow:参考链接:https://blog.youkuaiyun.com/qiu931110/article/details/80181212 pytorch参考链接:https://blog.youkuaiyun.com/u011961856/article/details/78697863
GAN: 原始损失函数详解
ch_shijie的博客
03-13 3484
GAN损失函数详解（转载）
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...
理解原始Gan Loss 和 Hinge Gan Loss
daimashiren的博客
03-04 6563
原始Gan Loss minG maxD V(D,G)=Ex∼Pdata[log D(x)]+Ez∼Pz (Z)[log(1−D(G(Z)))] \mathop{min}\limits_{G}\space \mathop{max}\limits_{D}\space V(D,G) = E_{x\sim P_{data}}[log\space D(x)] + E_{z \sim P_z \space (Z)}[log(1-D(G(Z)))] Gmin​ Dmax
GAN loss优化原理推导
想要游向大海的鱼
06-17 623
Pytorch实现原版与BCELoss版GAN的对比研究
这些知识点对于研究人员和工程师来说是至关重要的，它们不仅有助于理解GAN的基本原理，也是实现高效、高质量生成对抗网络的关键。此外，深入掌握GAN的原理和技术细节，也有助于在相关领域进行创新和拓展。
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