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【李宏毅2021机器学习深度学习】6-2 生成式对抗网络GAN2——理论介绍篇WGAN

文章目录

    • 我们的目标：让生成的分布Pg = Pdata
      • 怎么计算两个分布的差异？（只需要采样足够，剩下的交给Discriminator，详细证明参考14年作者论文）
      • 进行替换，求得最终目标函数
      • 想要什么分布，就设计 不同的优化函数，详见这篇文章
    • GAN难train，GAN的训练小技巧
      • 难训练的原因：Pg和Pdata的分布不重叠
        • 不重叠JS分布的值总是等于log2，难以判断生成器是否在训练好
      • 换种方式衡量 两个分布 的差异？
      • 眼睛的进化史
      • 计算Wassersteion distance对于Generator来说（直接给出了，而且D（Discriminator） 要足够平滑）
        • 怎么确保D是平滑的？（Spectral Normalization）

我们的目标：让生成的分布Pg = Pdata

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怎么计算两个分布的差异？（只需要采样足够，剩下的交给Discriminator，详细证明参考14年作者论文）

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进行替换，求得最终目标函数

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【李宏毅2021机器学习深度学习】6-2 生成式对抗网络GAN2——理论介绍篇WGAN_第6张图片

想要什么分布，就设计 不同的优化函数，详见这篇文章

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GAN难train，GAN的训练小技巧

难训练的原因：Pg和Pdata的分布不重叠

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不重叠JS分布的值总是等于log2，难以判断生成器是否在训练好

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换种方式衡量 两个分布 的差异？

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穷举所有铲土的方式 才能计算 Wasserstein distance
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假设 能计算W，Discriminator就能工作

眼睛的进化史

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计算Wassersteion distance对于Generator来说（直接给出了，而且D（Discriminator） 要足够平滑）

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怎么确保D是平滑的？（Spectral Normalization）

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