WGAN的对偶性理解

最新推荐文章于 2025-05-28 19:43:46 发布
最新推荐文章于 2025-05-28 19:43:46 发布
阅读量161 收藏
点赞数 2
文章标签： 深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yangxue_mifen/article/details/146921652
版权

Wasserstein生成对抗网络（WGAN）的核心在于利用Wasserstein距离（Earth Mover's Distance, EMD）作为优化目标，而这一距离的计算依赖于Kantorovich-Rubinstein对偶性（Duality）。理解WGAN的对偶性需要从以下三个层面展开：

从GAN到WGAN（02/2）
gongdiwudu的专栏
06-14 3640
生成对抗网络 （GAN） 在许多生成任务中显示出巨大的效果，以复制现实世界的丰富内容，如图像、人类语言和音乐。它的灵感来自博弈论：两个模型，一个生成器和一个批评家，在相互竞争的同时使彼此更强大。然而，训练GAN模型是相当具有挑战性的，因为人们面临着训练不稳定或收敛失败等问题。在这里，我想解释一下生成对抗网络框架背后的数学原理，为什么很难训练，最后介绍一个旨在解决训练难点的GAN修改版本。
wgan 不理解 损失函数_GAN的优化（三）：对偶与WGAN
weixin_28995139的博客
01-03 338
本文首发于微信公众号：有三AI作者：小米粥说到对GAN的理解，我们不能简单停留在“生成器产生样本，判别器分辨样本真假”的阶段了，在经过第二篇文章后，对GAN的理解应该是：先学习一个关于生成器定义的隐式概率分布和训练数据集的本质概率分布之间的距离度量，然后优化生成器来缩减这个距离度量。今天的主要内容依旧围绕这个距离度量来展开。1.度量连续性的问题在第二篇文章的最后，我们简要讨论了f散度的问题。实际中...
wgan 不理解 损失函数_GAN论文阅读笔记2：不懂W距离也能理解WGAN
weixin_39894233的博客
12-21 522
GAN 论文阅读笔记！共六篇，本文为第二篇。来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/56968792作者：林小北上文《GAN论文阅读笔记1：从零推导GAN》提到，标准GAN虽然看上去很美，但是训练起来却往往难以得心应手，常常会有梯度消失的情况出现。为此，WGAN给出了非常漂亮的解释。0. 符号定义按照惯例，先简要介绍一下符号定义和必要的概念。注意KL散度是不对称的，对KL散...
从Wasserstein距离、对偶理论到WGAN
Paper weekly
02-02 7629
作者丨苏剑林单位丨广州火焰信息科技有限公司研究方向丨NLP，神经网络个人主页丨kexue.fm2017 年的时候笔者曾写过互怼的艺术：从零直达WGAN-GP，从一个相对通...
WGAN(Wassertein GAN)
暴力扬
07-02 1112
WGAN前作分析了Ian Goodfellow提出的原始GAN两种形式各自的问题，第一种形式等价在最优判别器下等价于最小化生成分布与真实分布之间的JS散度，由于随机生成分布很难与真实分布有不可忽略的重叠以及JS散度的突变特性，使得生成器面临梯度消失的问题；第二种形式在最优判别器下等价于既要最小化生成分布与真实分布直接的KL散度，又要最大化其JS散度，相互矛盾，导致梯度不稳定，而且KL散度的不对称性使得生成器宁可丧失多样性也不愿丧失准确性，导致collapse mode现象。
【GAN优化】详解对偶与WGAN
hacker_long的专栏
06-26 849
越学习越发现自己知之甚少，道阻且长，还是认真看下这篇文章，好好琢磨琢磨GAN吧。今天将和大家一起学习在GAN界占有重要位置的WGAN，它提出了一种新的距离度量，较之前的f...
WGAN学习笔记
weixin_30783629的博客
12-24 780
GAN回顾 Martin 称这个loss为original cost function（参见[1] 2.2.1章节），而实际操作中采用的loss为the –log D cost（参见[1] 2.2.2章节）。 GAN存在的问题：初探 当固定G时，训练D直到收敛，可以发现D的loss会越来越小，趋于0，这表明JSD(Pr || Pg)被较大化了，并且趋...
GAN及其变体WGAN, improved WGAN, DualGAN, cycleGAN（二）
陶将的博客
11-28 3811
上篇文章见：GAN及其变体C_GAN,infoGAN,AC_GAN,DC_GAN（一） WGAN（Wasserstein GAN） 论文： Towards Principled Methods for Training Generative Adversarial Networks Wasserstein GAN 前一篇论文并没有介绍一个算法，而是给出GAN动态训练的理论理解，一堆公式定理...
（三）WGAN和WGAN-GP解读与项目实战
SCU-JJkinging的博客
07-21 7201
（三）Wasserstein-GAN 一、传统的GAN的缺陷 1.超参数敏感        超参数敏感是指网络的结构设定、学习率、初始化状态等超参数对网络的训练过程影响较大，微量的超参数调整将可能导致网络的训练结果截然不同。如图 13.15 所示，图(a)为 GAN 模型良好训练得到的生成样本，图(b)中的网络由于没有采用 Batch Normalization层等设置，导致 GAN 网络训练不稳定，无法收敛，生成的样本与真实样本差距非常
WGAN
03-15
然后，WGAN的核心是用Wasserstein距离作为损失函数，但直接计算可能困难，因此需要通过Kantorovich-Rubinstein对偶性来转换，用Lipschitz约束的判别器来近似这个距离。 接下来是算法实现部分。传统GAN的判别器输出...
基于wgan的生成模型-python源码.zip
05-02
Kantorovich-Rubinstein对偶性则将这个问题转化为寻找一个最大化的 Lipshitz 连续函数（判别器）的差距，这样可以避免梯度消失的问题。 **Python实现WGAN** 在Python中，我们可以利用TensorFlow或PyTorch等深度...
WGAN的成功，可能跟Wasserstein距离没啥关系
Paper weekly
03-30 1702
©PaperWeekly 原创 ·作者｜苏剑林单位｜追一科技研究方向｜NLP、神经网络WGAN，即 Wasserstein GAN，算是 GAN 史上一个比较重要的理论突破结果，它将 G...
基于pycharm,python,flask,sklearn,orm,mysql，在线深度学习sql语句检测系统
xxcxyxxd的博客
05-24 822
详细视频:【基于pycharm,python,flask,sklearn,orm,mysql，在线深度学习sql语句检测系统-哔哩哔哩】 https://b23.tv/JLQDwNn。
三维点云深度学习代码torch-points3d-SiamKPConvVariants复现记录（持续更新中）
最新发布
WH_G_Y的博客
05-28 519
三维点云深度学习代码torch-points3d-SiamKPConvVariants复现记录（持续更新中）
使用LSTM进行时间序列分析
weixin_37522117的博客
05-28 423
LSTM（长短期记忆网络）是一种专为时间序列数据设计的循环神经网络，通过门控机制（输入门、遗忘门、输出门）和细胞状态有效捕捉长期依赖关系。相比传统方法，LSTM能更好处理时间序列的非线性、噪声和长期模式。典型应用流程包括数据生成（如带噪声的正弦波）、滑动窗口预处理、PyTorch模型构建（含LSTM层和全连接层）、训练及预测可视化。实验显示LSTM能准确预测时间序列趋势。其优势在于长期依赖性建模、鲁棒性强，并可扩展为双向LSTM、堆叠LSTM等变体。LSTM已成为时间序列分析的核心工具之一。
计算机视觉与深度学习 ｜ 基于 YOLOv8 + BeautyGAN + CodeFormer + Face Parsing 实现简单的人脸美颜
尘世冰封的专栏
05-24 348
以下是一个基于YOLOv8、BeautyGAN、CodeFormer和Face Parsing的完整人脸美颜实现方案。包含算法流程、完整代码实现（附详细注释）和核心公式说明。该实现方案完整覆盖从人脸检测到美颜输出的全流程，代码经过模块化设计便于扩展。Face Parsing皮肤分割。CodeFormer细节增强。BeautyGAN皮肤美化。YOLOv8人脸检测。
Nat Rev Genet | 如果DNA序列能“说话”？深度学习S2E（序列2表达）模型正在听懂基因组的调控秘密！
组学之心，专注多组学/ 医学AI 领域
05-24 1161
基因转录调控： 基因转录受启动子和增强子等DNA元件调控，其活性又受**转录因子（TFs）**控制。高度复杂的组合逻辑： 调控网络涉及TFs和调控元件之间复杂的组合作用，使得仅从DNA序列预测基因活性的计算模型构建异常困难。
MMR-Mamba：基于 Mamba 和空间频率信息融合的多模态 MRI 重建|文献速递-深度学习医疗AI最新文献
weixin_38594676的博客
05-28 811
Title题目MMR-Mamba: Multi-modal MRI reconstruction with Mamba and spatial-frequency information fusionMMR-Mamba：基于 Mamba 和空间频率信息融合的多模态 MRI 重建01文献速递介绍磁共振成像（MRI）因其无创、无辐射特性以及能够通过不同模态提供高分辨率形态学信息，成为重要的临床成像技术（Stoja等人，2021）。在临床实践中，具有互补信息的多模态MR图像被同步采集，以实现更准确的疾病诊断和治
【深度学习-pytorch篇】3. 优化器实现：momentum,NAG,AdaGrad,RMSProp,Adam
weixin_48846514的博客
05-28 864
优化器实现：momentum,NAG,AdaGrad,RMSProp,Adam
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值