LSGAN(Least Squares GANs)

最新推荐文章于 2025-02-19 16:02:11 发布
最新推荐文章于 2025-02-19 16:02:11 发布
阅读量3.3k 收藏 3
点赞数
分类专栏： GAN网络
GAN——LSGANs（最小二乘GAN）
CodeTutor
03-07 2万+
LSGANs基本思想 LSGANs的损失函数表达式 模型结构 实验LSGANs基本思想LSGANs的英文全称是Least Squares GANs。这篇文章针对的是标准GAN生成的图片质量不高以及训练过程不稳定这两个缺陷进行改进。改进方法就是将GAN的目标函数由交叉熵损失换成最小二乘损失，而且这一个改变同时解决了两个缺陷。为什么最小二乘损失可以提高生成图片质量？我们知道，GANs包含两个部分：判别器
LSGAN (Least Squares Generative Adversarial Networks)
Hansry的博客
11-08 4631
Paper: https://arxiv.org/pdf/1611.04076.pdf Ｇithub: https://github.com/Hansry/PyTorch-GAN 1.前言 传统GAN出现的问题: 传统GAN, 将Discriminator当作分类器，最后一层使用Sigmoid函数，使用交叉熵函数作为代价函数，容易出现梯度消失和collapse mode等问题，具体原因参考本博客W...
深度探索：机器学习中的LSGAN（Least Squares GAN）算法原理及其应用
qq_51320133的博客
04-22 3662
最小二乘生成对抗网络是GAN研究的重要进展，解决了与训练稳定性和模式崩溃相关的关键问题。其采用最小二乘损失函数导致了更平滑的优化景观、更好的梯度流，以及在各类应用中生成样本的视觉质量提升。虽然LSGAN仍面临对超参数敏感、可能收敛较慢等问题，但持续的研究正不断对其进行完善和扩展。 LSGAN的未来发展方向可能包括： 与先进训练技术融合：将LSGAN与渐进增长、谱归一化、自注意力机制等最新进展结合，进一步提升性能与稳定性。 应用于新领域：探索LSGAN在新兴领域（如三维形状生成、音频合成、分子设计）的潜力
【Dice loss和Focal loss的特点与区别】
最新发布
m0_72871430的博客
02-19 629
dice loss和focal loss在深度学习训练时的应用
LSGANs ： Least Squares GAN（最小二乘GAN）--解决标准GAN生成的图片质量不高以及训练过程不稳定问题
热门推荐
Drug discovery
06-03 1万+
LSGANs基本思想 LSGANs的英文全称是Least Squares GANs。这篇文章针对的是标准GAN生成的图片质量不高以及训练过程不稳定这两个缺陷进行改进。改进方法就是将GAN的目标函数由交叉熵损失换成最小二乘损失，而且这一个改变同时解决了两个缺陷。 为什么最小二乘损失可以提高生成图片质量？ 我们知道，GANs包含两个部分：判别器和生成器。判别器用于判断一张图片是来自真实数据还是生成器，要尽可能地给出准确判断；生成器用于生成图片，并且生成的图片要尽可能地混淆判别器。 本文作者认为以交叉熵作为
LSGAN
Forlogenの解忧杂货铺
04-20 1116
A paper a day keeps trouble away​\color{lime}{A\ paper\ a\ day\ keeps\ trouble\ away\!}A paper a day keeps trouble awa...
LSGAN——最小二乘GAN(matlab源码)
m0_74905716的博客
12-03 569
LSGAN——最小二乘GAN(matlab源码)
Least Squares Generative Adversarial Networks.pdf
09-11
LSGANs的英文全称是Least Squares GANs。这篇文章针对的是标准GAN生成的图片质量不高以及训练过程不稳定这两个缺陷进行改进。改进方法就是将GAN的目标函数由交叉熵损失换成最小二乘损失，而且这一个改变同时解决了两...
深入探讨生成对抗网络（GANs）：颠覆传统的AI创作方式
码上飞扬的博客
09-07 2094
生成对抗网络（GANs）作为一种创新的生成模型，正在不断推动人工智能的发展。通过对抗训练的机制，GANs不仅在图像生成领域取得了显著的进展，也在其他多个领域展现出巨大的潜力。随着技术的不断进步，GANs将在未来的智能创作中发挥更加重要的作用。
GANs生成对抗网络代码文档等资源
03-31
2. **经典模型**：GANs有很多变种，如DC-GAN（Deep Convolutional GAN）、CGAN（Conditional GAN）、Wasserstein GAN（WGAN）、LSGAN（Least Squares GAN）等。资源可能涵盖了这些模型的介绍、代码实现以及应用场景...
08.LSGAN（Least Squares Generative Adversarial Networks））
weixin_44177594的博客
04-12 1054
LSGAN摘要这样改变的好处交叉熵的原因linearLSGAN损失函数模型构架一些tips： 摘要 Regular GANS：鉴别器作为分类器使用sigmoid cross entropy 损失函数 问题：梯度消失 LSGAN：鉴别器采用最小二乘损耗函数 好处：更高的质量、更加的稳定 重要的改变：将交叉熵损失函数换成最小二乘损失函数 这样改变的好处 交叉熵的原因 还是之前的问题原本GAN的损失函数非常难训练，原因在于损失函数结果转换变成JS散度。 linear 之前我们使用的是sigmoid函数，一个阶段
Pytorch-LSGAN-MNIST:LSGAN的Pytorch实现用于生成MNIST图像
04-02
派托奇-LSGAN-MNIST LSGAN的Pytorch实现用于生成MNIST图像。 要使用保存的模型生成图像，请将LOAD_MODEL设置为True，将EPOCHS设置为0。 生成的样本 MNIST 时尚MNIST
lsgan-motorbike:使用最小二乘生成对抗网络（LSGAN）生成摩托车图像
04-13
使用LSGAN生成摩托车图像。 概述 在这项工作中，将光谱归一化技术应用于LSGANS，以合成新的摩托车彩色图像。 该项目的结果可能会帮助正在研究需要识别摩托车的交通识别系统的研究人员，尤其是在越南进行的研究。 实际上，摩托车是越南人日常生活中必不可少的部分，因为摩托车是越南人的主要交通工具。 建筑学 初步结果 从左至右：Epoch 0，Epoch 2000，Epoch 20000 为什么训练GAN具有挑战性？ 模式崩溃 简而言之，模式崩溃是发生器G产生有限种类的数据的情况，即，它总是为每个随机输入提供相似的输出（在这种情况下为图像）。 当鉴别器与生成器相比学习得太快时，就会发生模式崩溃。 下图显示了由生成器生成的具有模式崩溃问题的几个相似图像。 从图中可以看出，只使用了狭窄的颜色范围，这使自行车具有相似的外观。 仅使用公共Kaggle数据集时，我们遇到了这个问题。 通过添加更多数据并平衡
LS-GAN：把GAN建立在Lipschitz密度上
zhanggf的博客
05-07 1570
最近很多关心深度学习最新进展，特别是生成对抗网络的朋友可能注意到了一种新的GAN-- Wasserstein GAN。其实在WGAN推出的同时，一种新的LS-GAN (Loss Sensitive GAN，损失敏感GAN)也发表在预印本 [1701.06264] Loss-Sensitive Generative Adversarial Networks on Lipschitz Densit
经典GAN简明原理：LSGAN
idol24的博客
04-06 5310
点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注星标获取有趣、好玩的前沿干货！1，摘要事实证明，使用生成对抗网络（GAN）进行无监督学习是成功可行的。常规GAN默认的判别器设置是sigmoid交叉...
【GANs学习笔记】（七）LSGAN
a312863063的博客
10-30 1239
4. LSGAN        在上一节当中提到，JS divergence出现问题的原因是：只要与完全没有重合，discriminator就能100%地鉴别出与的差异，因此二者的JS divergence就是一样的。那现在的一个解决思路就是，让discriminator始终都不能100%地鉴别出与的差异，这样即便与完全没有重合，二者的J...
GAN生成对抗网络合集（五）：LSGan-最小二乘GAN（附代码）
dexterod的博客
06-02 5865
首先分享一个讲得还不错的博客： 经典论文复现 | LSGAN：最小二乘生成对抗网络 1. LSGan原理        GAN是以对抗的方式逼近概率分布。但是直接使用该方法，会随着判别器越来越好而生成器无法与其对抗，进而形成梯度消失的问题。所以不论是WGAN，还是本节中的LSGAN，都是试图使用不同的距离度量（loss值），从而构建一个不仅稳定，同时还收敛迅速的生成对抗网络。      &
【深度视觉】第十五章：生成网络3——LSGAN、WGAN
因为热爱所以坚持
04-23 915
但是一旦算出推土机距离，那就都是最优的距离，而所有的最优距离是单调的，如下图所示，d0一定是大于d50的，d50一定是大于0的。LSGAN针对GAN的问题，一是它抛弃了架构最后的sigmoid激活函数，之间输出结果，二是它对损失函数进行了改进，它不采用二分类交叉熵了(也就是KL散度)，它采用回归的方法，让模型最后的输出往0和1上靠，就是真样本的标签是1，假样本的标签是0，但是损失函数是L1或者L2距离了，因为是回归嘛。所以cgan的损失函数和普通的gan的损失函数其实是一样的。
深度学习_GAN_LSGAN
欢迎大家关注我
12-23 669
LSGAN（Least Squares GAN）这篇文章主要针对标准GAN的稳定性和图片生成质量不高做了一个改进。作者将原始GAN的交叉熵损失采用最小二乘损失替代。LSGAN的Loss： min⁡DJ(D)=min⁡D[12Ex∼pdata(x)[D(x)−a]2+12Ez∼pz(z)[D(G(z))−b]2]\mathop{\min }\limits_DJ(D)=\mathop{\min}\li...
CGAN和LSGAN对比
06-09
CGAN（Conditional Generative Adversarial Networks）和LSGAN（Least Squares Generative Adversarial Networks）都是深度学习中用于生成对抗网络（GANs）的变体，它们都属于无监督学习方法，但它们在训练稳定性、...
评论 1
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