WGAN的对偶性理解

最新推荐文章于 2025-10-13 10:00:49 发布
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#深度学习

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：

17、深入理解WGAN - GP：从理论到实践
stone的博客
07-19 67
本博客深入解析了Wasserstein GAN（WGAN）及其改进版本WGAN-GP的理论基础与实践实现。从GAN的基本损失函数出发，讨论了其局限性，并引入Wasserstein距离和梯度惩罚技术，解决了训练过程中的不稳定问题。文章详细介绍了如何使用TensorFlow和Keras框架构建生成器与判别器，以及如何使用CelebA数据集进行训练和可视化。通过理论推导与代码实现相结合，帮助读者全面理解WGAN-GP的核心思想和实际应用。
Wasserstein GAN（WGAN）
最新发布
盼小辉丶的博客
10-13 626
本文系统阐述了 Wasserstein GAN (WGAN) 的理论基础与实现方法。针对原始GAN存在的训练不稳定和模式崩溃问题，WGAN 通过用 Wasserstein 距离替代 JS 散度作为损失函数，有效解决了分布无重叠时的梯度消失问题。详细推导了 Wasserstein 距离的数学原理，并使用权重裁剪等关键技术来保证 Lipschitz 连续性。通过对比 GAN 与 WGAN 的损失函数和训练流程，展示了 WGAN 在训练稳定性方面的显著改进，同时提供了完整的 Keras 实现代码。
vector升级 导致代码出错_生成对抗网络(GAN)系列：WGAN与金融时序（附代码）
weixin_39765588的博客
11-27 365
作者：Mirko 编译：酸的馒头端午安康生成对抗网络应用量化投资系列(一)获取完整代码，见文末1引言过拟合是我们试图将机器学习技术应用于时间序列时遇到的问题之一。出现这个问题是因为我们使用我们所知道的唯一时间序列路径来训练我们的模型：已实现的历史。特别是，并非所有市场机制或事件都能在我们的数据中得到很好的体现。事实上，非常不太可能发生的事件，如异常高波动的时期，通常都没有得到充...
Wasserstain概率距离
zte10096334的博客
11-08 2184
从Wasserstein距离、对偶理论到WGAN
从GAN到WGAN
qq_36936443的博客
11-23 1918
生成对抗网络（GAN）在许多的用于复制真实世界中的丰富内容的生成式任务中取得了极为卓著的效果，如图片、语言和音乐。它起源于一个游戏理论：两个模型，一个生产者和一个审核者，它们互相竞争从而使得它们同时变得更好。然而，训练一个GAN模型是一个比较困难的事情，在训练时容易不稳定或者发生崩溃。 这里我将基于生成对抗网络中的一些数学知识，来解释为什么难以训练，并介绍一种GAN的改进版本来试图解决这个训练问题
学习笔记 Deblur系列 【1】-- Blind Motion Deblurring Using Conditional Adversarial Network
weixin_44776845的博客
06-12 4175
学习笔记 Deblur系列 【1】-- Blind Motion Deblurring Using Conditional Adversarial Network 论文创新点 新的loss function，在motion deblurring方面比现有方法快五倍。 新的产生模糊图像的方法，基于random trajectory。 评价deblurring algorithm 效果的新视角，通过...
【PyTorch][chapter 22][李宏毅深度学习]【无监督学习][ WGAN]【理论二】
4AM_明朝百晓生
03-13 1369
此外，我们想用它来训练我们的生成器网络，该网络生成分布,为此，我们必须能够计算梯度。自从p和q只是我们优化的限制，这不可能以任何直接的方式实现. 事实证明，还有另一种更方便的 EMD 计算方法。不幸的是，这种优化在很多情况下并不实用，尤其是在通常使用 GAN 的领域。即使是近似值那么几乎是不可能的。EMD问题可以通过线性规划来求解，其核心思想是将一个分布的密度通过“搬土”的方式转移到另一个分布的位置上，使得转移的代价最小。在这个过程中，每个点对之间的距离和转移的量共同决定了总的工作量，即EMD。
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...
WGAN(Wassertein GAN)
暴力扬
07-02 1268
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。
深入理解WGAN-GP：从理论到实践
# 深入理解WGAN - GP：从理论到实践 ## 1. GAN损失函数剖析 GAN（生成对抗网络）的损失函数如下： \[ \min_{G}\max_{D} V(G, D) = \mathbb{E}_{x\sim\mathbb{P}_{data}}[\log D(x)] + \mathbb{E}_{x\sim\mathbb{P}_...
wgan 不理解 损失函数_关于WGAN-GP的理解
weixin_39707168的博客
12-21 1247
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...
【PyTorch][chapter 22][李宏毅深度学习]【无监督学习][ WGAN]【理论一】
4AM_明朝百晓生
03-08 1264
2014年Ian Goodfellow提出以来，GAN就存在着训练困难、生成器和判别器的loss无法指示训练进程、生成样本缺乏多样性等问题。从那时起，很多论文都在尝试解决，但是效果不尽人意，比如最有名的一个改进DCGAN依靠的是对判别器和生成器的架构进行实验枚举，最终找到一组比较好的网络架构设置，但是实际上是治标不治本，没有彻底解决问题。2017年Martin Arjovsky提出了 Wasserstein GAN（下面简称WGAN）成功解决了GAN的系列问题：
Wasserstein距离在生成模型中的应用
Paper weekly
04-19 7281
作者丨黄若孜学校丨复旦大学软件学院硕士生研究方向丨推荐系统前言本文是关于 Wasserstein 距离在生成模型中的应用的一个总结，第一部分讲 Wasserstein 距...
从Wasserstein距离、对偶理论到WGAN
Paper weekly
02-02 8081
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...
Lipschitz连续 | Wasserstein距离 | KL散度(Kullback–Leibler divergence) | JS散度(Jensen-Shannon)
qq_14822691的博客
09-11 7545
看论文经常看见这几个名词，但是概念却不甚了解，所以在此立贴汇总，方便查看。不定期更新~ Lipschitz（利普希茨）连续定义： 有函数f(x)，如果存在一个常量K，使得对f(x)定义域上（可为实数也可以为复数）的任意两个值满足如下条件： |f(x1)−f(x2)|≤|x1−x2|∗K 那么称函数f(x)满足Lipschitz连续条件，并称K为f(x)的Lipschitz常数。Lipsch...
WGAN的来龙去脉
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04-01 1万+
GAN：两者分布不重合JS散度为log2的数学证明？ https://blog.youkuaiyun.com/Invokar/article/details/88917214
感知机学习算法的对偶形式-计算过程
Top5软件工程硕士，先后在京东、字节从事多年Java后端开发、实时和离线大数据开发
01-26 3568
算法： 题目： 计算： end    
对抗生成网络_生成对抗网络调研
weixin_39540178的博客
12-14 339
摘要本文是对GAN基础研究(随机噪声到图像合成)的调研报告, 报告中会详尽介绍文章[1]以阐述GAN的原理和重要性质. 简略介绍[2-5], 从各个维度分析GAN的发展. 最后结合我们的研究进行总结.第一章 引言2014年, [1]提出了生成对抗网络(GAN), 该方法首次用两个网络进行对抗的方式训练生成模型获得极大的突破. 因此, 生成模型的研究在学术界受到广泛关注. 对抗训练的思想深入人心, ...
生成对抗网络的应用_生成对抗网络（GAN）应用量化投资系列：WGAN与金融时序...
weixin_39955418的博客
11-25 1174
作者：Mirko 编译：酸的馒头生成对抗网络应用量化投资系列（一）获取完整代码，见文末1、引言过拟合是我们试图将机器学习技术应用于时间序列时遇到的问题之一。出现这个问题是因为我们使用我们所知道的唯一时间序列路径来训练我们的模型：已实现的历史。特别是，并非所有市场机制或事件都能在我们的数据中得到很好的体现。事实上，非常不太可能发生的事件，如异常高波动的时期，通常都没有得到充分的代表性，这使...
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