GAN model

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#深度学习 #神经网络 #人工智能

于 2022-03-18 13:34:33 首次发布
本文详细介绍了如何识别和诊断GAN（生成对抗网络）的失败模式，包括如何训练稳定的GAN，如何识别模式塌陷，以及如何判断收敛失败。模式塌陷表现为生成图像多样性低，而收敛失败则表现为判别器损失趋近于零。解决方案包括限制潜变量维度、检查数据量、调整模型容量和优化算法等。

 GAN reading 1

How to Identify and Diagnose GAN Failure Modes

part 1: training a stable GAN

Training procedure:

  1. use the real image to train the discriminator
  2. generate the fake image and use the fake image to train the discriminator
    • first, generate latent points (random vector/tensor)
    • second, give latent points to the generator to generate the fake image
    • third, use the fake image to train the discriminator
  3. generate latent points and labels
  4. use latent points and labels to train the GAN model and get the loss
    • in the GAN model training process, discriminator training is disabled; so only the generat
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GAN简介及原理分析_gan model
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Diffusion Model 与 GAN 对比
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GAN错误小结1
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2020 Arxiv之跨模态Reid：RGB-IR Cross-modality Person ReID based on Teacher-Student GAN Model
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RGB-IR Cross-modality Person ReID based on Teacher-Student GAN Model 简述： Reid的关键挑战是不同模式下特征的跨模态差异。为了解决这一挑战，我们提出了一种基于不同域的师生模型(TS-GAN)。 模型： 1.首先，GAN部分，仅采用了RGB生成IR的分支，但IR生成RGB用于辅助训练后期没有用到： （使用L1范数，因为它能比L2范数在图像边缘获得更好的生成性能） 2.Backbone（红色部分）将Res50分为前3层（图中FEs）
GAN 中的 Modal Collapse
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[Practical Guide]: Building a GAN Model from Scratch: Step-by-Step Optimization for Your First AI ...
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鱼类识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
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本文提出了一种结合时间卷积网络(TCN)和长短期记忆网络(LSTM)的混合预测算法(TCN-LSTM)，用于解决传统时间序列预测方法在捕捉长期依赖和局部特征方面的不足。该算法利用TCN的并行计算能力和LSTM的序列建模优势，通过五步流程实现：数据准备、预处理、网络构建、模型训练和评估。代码示例展示了数据读取、特征提取、归一化处理及模型训练过程，支持多种输入输出模式。实验结果表明，该混合模型能有效提升时序预测性能，适用于电力负荷、风电场功率等多种应用场景。
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深度学习31问
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深度学习常用模型
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diffusion model利用gan先验
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