【笔记】Wgan-Gp 判别器损失：损失为正值或者负值均可，表示的真数据和假数据的相对分布位置，收敛到0为目标；优化器使用Adam，并没有使用默认参数；Wgan使用RMSProp做优化

最新推荐文章于 2025-04-14 21:15:50 发布
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分类专栏： 小菜鸡加油 文章标签： python pytorch 人工智能
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版权

附加：Wgan

Wgan-Gp:

matlab请问wgan-gp的判别器损失曲线和生成器损失曲线正常收敛该是什么样子？
**My Coding Family**
06-02 946
🏆 本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，致力于分享我在项目实战过程中遇到的各类Bug及其原因，并提供切实有效的解决方案。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，本文将为你指引出一条更高效的Bug修复之路，助你早日登顶，迈向财富自由的梦想🚀！同时，欢迎大家关注、收藏、订阅本专栏，更多精彩内容正在持续更新中。让我们一起进步，Up！Up！Up！    备注： 部分问题/难题源自互联网，经过精心筛选和整理，结合数位十多年大厂实战经验资深大佬经验总结所得，数条可行方案供所需之人参考。
wgan 不理解 损失函数_关于WGAN-GP的理解
weixin_39707168的博客
12-21 1215
关于原始GAN的理解网上的野生博客漫天飞，从GAN到WGAN都还好，非常能起到导学的作用，但是到了WGAN-GP这篇paper了有点儿云遮雾绕，绕了一大圈还是要自己慢慢啃，在谷歌上搜了一下WGAN-GP，也在quora上提问了一下算是有个大概了！reference：https://medium.com/@jonathan_hui/gan-wasserstein-gan-wgan-gp-6a1a2a...
关于wgan-gp的loss值的问题
weixin_53051863的博客
09-03 5069
问题：有人训练的wgan-gp，判别器器损很高，但是生成器的损失函数为0，是否代表生成器效果太好？ 个人遇到的问题：生成器逐渐升高，不收敛。但是判别器的loss收敛 回答：That’s not a problem, your charts look okay. The generator loss is actually meaningless by itself, since the critic’s loss is invariant to any constant offset (I.e. A .
【学习】对抗训练-WGAN
m0_53162279的博客
04-14 997
一个函数fff∣fx−fy∣≤K⋅∥x−y∥∣fx−fy∣≤K⋅∥x−y∥则称它是KKK-Lipschitz 连续函数。特别地，当K1K=1K1时，就是我们 WGAN 所要求的 1-Lipschitz 函数。用 Wasserstein 距离替代 JS；强制判别器满足 1-Lipschitz 连续性；使用梯度惩罚等方法约束判别器行为。
【笔记】Wgan-Gp：重点关注判别器损失
nyist_yangguang的博客
11-28 2722
问题：有人训练的wgan-gp，判别器器损很高，但是生成器的损失函数为0，是否代表生成器效果太好？ 个人遇到的问题：生成器逐渐升高，不收敛。但是判别器的loss收敛 回答：That’s not a problem, your charts look okay. The generator loss is actually meaningless by itself, since the critic’s loss is invariant to any constant o...
WGAN-GP Gradient Penalty Loss爆炸
NLOS的博客
08-30 2536
问题描述 前一段升级了Pytorch(从0.4.0升级到了1.1.0)，这几天用多块卡跑一个判别器用了WGAN-GP的网络。 当使用单张GPU时，一切正常； 但当使用多块GPU时，D Loss会爆炸！爆炸原因是其中的Gradient Penalty分量爆炸！ 问题原因： 参考这篇震惊的文章：震惊！！！PyTorch实现的WGAN-GP竟会爆炸 发现是pytorch版本的问题。 解决方案： 把pytorch更新到最新版本(1.6.0)即可。 anaconda的更新方法： con..
wgan 损失函数 收敛 看的是 哪一个,python数据分析，wgan处理连续变量
07-24 704
2. **判别器（Critic，WGAN中称为批评者）的损失**：与传统GAN不同，WGAN中的判别器不再输出一个概率（即判别真假的概率），而是输出一个无界的值，表示样本属于真实数据分布的程度。其中 \( P_g \) 是生成器的分布，\( D \) 是判别器（批评者），\( \hat{x} \) 是生成器生成的样本。- **判别器损失**：随着训练的进行，判别器的损失应该逐渐减小，表明它在区分真假数据上变得更加困难。- **生成样本的质量**：最终，生成样本的视觉质量和多样性是评估WGAN性能的关键。
DCGAN-LSGAN-WGAN-GP-DRAGAN-Tensorflow-2：DCGAN LSGAN WGAN-GP DRAGAN Tensorflow 2
02-06
建议 ... WGAN-GP 德拉甘 名人 DCGAN LSGAN WGAN-GP 德拉甘 日本动漫 WGAN-GP 德拉甘 用法 环境 Python 3.6 TensorFlow 2.2，TensorFlow插件0.10.0 OpenCV，scikit映像，tqdm，oyaml 我们建议
使用AI Studio测试DCGAN与WGAN-GP模型，采用宝石数据集.zip
01-03
在本项目中，我们主要探讨的是如何在AI Studio平台上运用深度学习模型——DCGAN（Deep Convolutional Generative Adversarial Networks）与WGAN-GP（ Wasserstein GAN with Gradient Penalty）来对宝石数据集进行...
基于WGAN-GP的图像生成模型：MATLAB实现详解与应用
04-21
接着展示了生成器和判别器的具体结构，生成器采用全连接层和转置卷积层组合，而判别器则使用卷积层和LeakyReLU激活函数，取消了传统的sigmoid层。文中还详细描述了梯度惩罚的实现步骤，包括随机插值、计算梯度及其...
基于WGAN-GP的可再生能源发电场景生成：光伏与风电功率曲线的深度学习实现
最新发布
04-26
首先解释了传统方法如概率分布建模和ARIMA在捕捉复杂时空关联方面的局限性，然后重点阐述了WGAN-GP的工作原理及其优势，特别是梯度惩罚机制如何提高训练稳定性并防止模式崩溃。接着给出了详细的代码实现，包括生成器...
WGAN-GPppt详解
07-10
生成式对抗网络，搜集整理了网上关于GAN ,WGAN,汇总详解了WGAN-GP
【WGAN-GP】
weixin_45026269的博客
06-11 748
在GAN中，Lipschitz约束通常通过梯度惩罚来实现，这也是WGAN-GP所采用的方法。WGAN-GP的主要思想是通过在判别器的损失函数中添加一个梯度惩罚项来实现Lipschitz约束。具体来说，WGAN-GP使用一个梯度惩罚项来限制判别器的梯度大小，这样可以确保判别器函数是Lipschitz连续的。总的来说，WGAN-GP通过引入Lipschitz约束和WGAN-GP损失函数等改进，可以提高GAN的稳定性和性能，并且具有更好的收敛性能和更准确的距离度量。是从真实数据分布和生成器分布中随机采样的样本，
WGAN损失函数解读
分享计算机视觉，C++，网络摄像头研发，音视频开发，嵌入式等知识。
01-20 870
WGAN是Wasserstein GAN
训练时损失出现负数，正常吗？为什么
weixin_45780075的博客
03-20 3395
虽然在某些情况下出现负数损失函数可能是正常的，但在大多数情况下，出现负数损失函数可能表明模型或训练过程存在问题，需要进一步调查和修复。在训练神经网络时，通常期望损失函数的值是非负的，因为损失函数是用来度量模型预测与真实值之间的差异的。然而，有时候在训练过程中，损失函数可能会出现负数的情况，这可能是正常的，也可能是因为某些原因导致了不寻常的行为。1.数值不稳定性：如果在计算损失函数时使用了数值不稳定的操作，比如过大或过小的数值，可能会导致损失函数出现负数。这可能是由于数值计算中的舍入误差或数值溢出导致的。
wgan 不理解 损失函数_WGAN
weixin_39864489的博客
12-21 1326
GAN-QP 写到一半发现关于 WGAN 以及它相关约束部分之前没有完全读懂，需要重读，那顺手也把笔记给谢了吧WGAN 在之前阅读的背景是 GAN 在许多条件下有比较严重的不稳定性，在寻找解决方案的过程中发现了 WGAN 的文章，当时对这篇文章的理解为它提出了一种新的散度衡量函数，使用 W 距离，简洁明了，解决了无重叠概率分布情况下概率的衡量问题，对于相关约束没有深刻的理解，这次带着对于约束的疑问...
WGAN-GP解读分析
weixin_46238823的博客
03-27 9173
WGAN-GP（Wasserstein GAN with gradient penalty）相比GAN（Generative Adversarial Network）有以下几个优点：更好的损失函数：WGAN-GP使用了Wasserstein距离来度量生成器和判别器之间的距离，相比于GAN中使用的交叉熵损失函数，Wasserstein距离更加稳定，可以避免GAN中出现的训练不稳定和模式崩溃等问题。
对于训练时loss出现负值的情况
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qq_43733107的博客
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dice loss
【生成对抗网络系列】五、WGAN-GP
traveller的博客
10-16 1705
WGAN-GP
wgan-div和wgan-gp有什么不同，并给出wgan-div中的损失函数pytorch形式代码
05-23
WGAN-GP和WGAN-Div都是基于Wasserstein距离的GAN改进算法。 WGAN-GP和WGAN-Div都保留了WGAN的一些特点，如使用Wasserstein距离来衡量生成器和判别器之间的距离，使用weight clipping等。 不同之处在于，WGAN-GP使用了梯度惩罚来强制判别器满足Lipschitz连续性，而WGAN-Div则使用了一种新的多样性评价指标——divergence来衡量生成器和真实数据之间的距离。 以下是WGAN-Div的损失函数PyTorch形式代码： ```python import torch import torch.nn as nn # 定义WGAN-Div的判别器损失函数 def d_loss(real_data, fake_data, discriminator, generator, device): # 生成器产生的样本 generated_data = generator(torch.randn(real_data.size(0), 100).to(device)) # 判别器对真实数据的输出 d_output_real = discriminator(real_data) # 判别器对生成数据的输出 d_output_fake = discriminator(generated_data.detach()) # WGAN-Div的判别器损失函数 loss_d = -torch.mean(d_output_real) + torch.mean(torch.exp(d_output_fake - 1)) return loss_d # 定义WGAN-Div的生成器损失函数 def g_loss(real_data, generator, discriminator, device): # 生成器产生的样本 generated_data = generator(torch.randn(real_data.size(0), 100).to(device)) # 判别器对生成数据的输出 d_output_fake = discriminator(generated_data) # WGAN-Div的生成器损失函数 loss_g = -torch.mean(torch.exp(d_output_fake - 1)) return loss_g ``` 其中，`d_loss`为WGAN-Div的判别器损失函数，`g_loss`为WGAN-Div的生成器损失函数。实现时需要定义判别器和生成器并将其传入损失函数中，同时需要指定设备（如`device=torch.device('cuda:0')`）。
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