生成对抗式网络GAN 的 loss

最新推荐文章于 2025-04-24 17:02:01 发布
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分类专栏： theory
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【计算机视觉】生成对抗网络（GAN）在图像生成中的应用
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-30 9万+
生成对抗网络（GAN）在图像生成中的应用，人工智能、大模型、AI深度学习在计算机视觉领域取得了令人瞩目的进展，图像生成作为计算机视觉领域的关键任务，具有广泛的应用前景。在娱乐产业中，它可用于电影特效制作、游戏场景与角色创建，为用户带来更加逼真、奇幻的视觉体验。在设计领域，能辅助设计师快速生成创意草图、进行产品外观的初步设计，极大提高设计效率。在医疗领域，通过生成特定的医学图像，有助于医生进行疾病的模拟诊断与治疗方案规划。
深度学习笔记——生成对抗网络GAN
haopinglianlian的博客
11-29 2690
本文详细介绍早期生成式AI的代表性模型：生成对抗网络GAN。
生成网络的损失函数
Dream19961996的博客
04-08 283
或者是。
(转) 简述生成式对抗网络
a1424262219的博客
11-16 398
简述生成式对抗网络 【转载请注明出处】chenrudan.github.io 本文主要阐述了对生成式对抗网络的理解，首先谈到了什么是对抗样本，以及它与对抗网络的关系，然后解释了对抗网络的每个组成部分，再结合算法流程和代码实现来解释具体是如何实现并执行这个算法的，最后给出一个基于对抗网络改写的去噪网络运行的结果，效果虽然挺差的，但是有些地方...
9个主流GAN损失函数的数学原理和Pytorch代码实现：从经典模型到现代变体
最新发布
数据派THU
04-24 63
本研究首先介绍经典GAN损失函数的理论基础，随后使用PyTorch实现包括原始GAN、最小二乘GAN(LS-GAN)、Wasserstein GAN(WGAN)及带梯度惩罚的WGAN(WGAN-GP)在内的多种损失函数。梯度惩罚使模型训练过程更加稳定，同时减少了生成图像中的伪影，提高了最终生成结果的质量与真实度。本文通过详细分析GAN的经典损失函数及其多种变体，揭示了不同类型损失函数各自的优势：LS-GAN训练稳定性好，WGAN-GP生成图像清晰度高，而条件类GAN如CGAN则在可控性方面表现突出。
GAN网络概述及LOSS函数详解
热门推荐
makabaka的博客
10-31 2万+
Generative Adversarial Nets 上周周报已经写了这篇论文，本周相对GAN网络的LOSS进行进一步的学习和研究。 GAN网络： 条件：G依照真实图像生成大量的类似图像，D是辨别输入的图像是真实图像还是G生成的虚假图像。 原理：G和D是互相促进的。G的目的是产生的图像让D感到模糊不知道该分成realistic（看起来像是现实的）还是fake（看起来是假的），D的目的是将rea...
GAN 网络的损失函数介绍代码
tony365的博客
03-07 2777
pixel_opt:相比于一般的l1 loss多了 loss weight, reduction, weight三个功能。首先loss_util.py文件定义weight_lossArgs:Returns:"""else:Args:Returns:"""else::Example:tensor(3.)"""loss = loss_func(pred, target, **kwargs) # 这里 reduction='none'接下来定义带weight的L1 loss。
Gan的loss函数
qq_38101208的博客
08-08 2633
1. Classic Adversarial Loss 优化目标为： D(x)为经过sigmoid的输出值 （1）在GAN第一阶段——求Discriminator，最大化 实验中统计梯度是对最小值进行寻优的，因此实际操作上是对目标函数做最小化处理： 实现方式： dis_real、dis_fake分别为真假样本输入判别器输出的logit，未经过sigmoid （1）直接计算 L1 = F.mean(-F.log(F.sigmoid(dis_real))...
深度学习学习经验——生成对抗网络（GAN）
Linductor的博客
08-23 6059
GAN 通过两个网络——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的对抗训练来生成逼真的数据。
深度学习之生成对抗网络（GAN）
weixin_43775295的博客
11-13 2455
​ 某个模式(mode)出现大量重复样本，例如：​ 上图左侧的蓝色五角星表示真实样本空间，黄色的是生成的。生成样本缺乏多样性，存在大量重复。比如上图右侧中，红框里面人物反复出现。
深入了解生成对抗网络（GAN）：原理、实现及应用
码上飞扬的博客
01-15 3005
为了训练生成器和判别器，我们需要定义损失函数和优化器。我们使用二元交叉熵损失函数来评估生成器和判别器的性能，Adam优化器用于更新网络权重。python# 定义损失函数和优化器生成对抗网络（GAN）是一种强大的生成模型，通过对抗训练，生成器与判别器不断优化，最终生成高质量的合成数据。本文介绍了GAN的基本原理、损失函数和一个简单的实现示例。希望通过本文的介绍，能够帮助你更好地理解GAN的工作机制，为深入研究和应用奠定基础。
GAN知识点（一）：GAN的网络结构与损失
ARYAD的博客
08-21 2060
该知识点中，我们首先介绍生成对抗网络GAN的主要模型架构——生成器和鉴别器。其次，我们介绍GAN的损失函数以及相关的训练过程。
【学习笔记】GAN模型的学习（8）———两种loss
qq_41799105的博客
06-02 943
if config.use_vanilla_GAN is True: # Minimize JS divergence D_loss_real = tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=D_x, labels=tf.ones_like(D_x))) D_loss_gen = tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_wi
GAN 中Loss函数精讲
gxiaoyaya的博客
04-28 2万+
GANs有生成器Generator和辨别器Discriminator组成，基本的结构图如下： GANs结构示意图 工作原理 　　我们通常使用两个优化算法来训练GANs。判别器是一个普通的神经网络分类器，训练的过程中，我们使用辨别器 (discriminator) 学习引导生成器。 　　判别器： 　　在训练的过程中，我们向辨别器discriminator输入的数据一...
生成对抗网络(一)GAN讲解
Raywit的博客
03-04 1万+
生成对抗网络GAN讲解 ABSTRACT 1. INTRODUCTION2. Related work          原文：Generative Adversarial Nets 代码： 收录：NIPS(NeurIPS) 2014 (Conference and Workshop on Neural Inform...
生成对抗性网络简介
qq_40985985的博客
05-27 3766
1. 原理1. GANs如何工作2. GAN架构3. 培训GAN4. 艺术家与评论家5. 评估指标6. GAN变体7. GAN应用8. 图像合成（Image synthesis）9. 图像到图像的转换（Image-to-image translation）10. 文本到图像（Text-to-Image）11. 超越图像12. 其他GAN应用参考这篇博客将介绍生成对抗性网络（GAN）、各种GAN变体以及解决现实世界问题的有趣的应用程序。
AI领域中对抗网络是什么意思？
本博客，博文仅代表个人操作经验，不能完全解决你的问题，仅供参考，佛系回复。
05-22 631
AI。
什么是对抗网络，对抗网络能干什么，对抗网络简述。
weixin_62231629的博客
10-03 8208
什么是对抗网络，对抗网络能干什么，对抗网络简述。
走进生成对抗式网络（GAN）摘记
孙佰贵的专栏
04-15 1万+
自从OpenAI的Ian J.Goodfellow大神发的开创性文章GAN以后，GAN的发展是膨胀式的，工业界的各个大牛也随之加入GAN蓬勃发展的大军中
深度学习：生成对抗网络（GAN）原理与应用解析
"本章介绍了生成对抗网络(GAN)的基本概念、评估方法、其他生成式模型、改进与优化以及各种应用场景。" 生成对抗网络（GAN）是深度学习领域的一个重要分支，由Ian Goodfellow等人在2014年提出。GAN的核心思想是通过...
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