LSGAN

经典GAN简明原理：LSGAN

为了克服这个问题，最小二乘生成对抗网络（LSGAN）采用最小二乘的损失来缓解。实际上，LSGAN的目标函数将本质上是最小化Pea
机器学习与AI生成创作·2023-12-06 23:25

深度学习笔记（十三）—— GAN-2

LeastSquaresGAN)将loss函数改为了L2损失.G和D的优化目标如下图所示,image作业:在这里,请在下方补充L2Loss的代码来实现L2损失来优化上面的目标.并使用这个loss函数在mnist数据集上训练LSGAN
Nino_Lau·2023-12-02 05:18

机器学习-39-GAN-06-Tips for Improving GAN(改善GAN的技巧：WGAN,WGAN-GP,EBGAN,LSGAN)

文章目录TipsforImprovingGANJSdivergenceisnotsuitable(JSdivergence衡量分布的问题)LeastSquareGAN(LSGAN)WassersteinGAN
迷雾总会解·2023-11-30 20:31

解决raise FileNotFoundError(f“Couldn’t find any class folder in {directory}.“) FileNotFoundError: Coul

在用pycharm运行深度神经网络加载数据时，发现报错Traceback(mostrecentcalllast):File“D:/PyCharmWorkPlace/graduate_project/lsgan
等等邓邓·2023-06-07 07:46

Theory behind GAN 学习笔记

GeneratorMaximumLikelihoodEstimationDiscriminatorAlgorithm二、fGAN:GeneralFrameworkofGAN三、TipsforImprovingGANJSdivergenceisnotsuitableLeastSquareGAN(LSGAN
育林·2023-04-15 04:35

（pytorch进阶之路）cGAN、LSGAN

文章目录cGANLSGAN原来gan有什么问题：判别器的输入无论是真实的样本还是预测样本，输入都只有一个，x或者g(z)，我们只是把照片放入判别器中但是我们在MNIST数据集中，有10类数据分别是0~9，仅仅是输入随机的高斯变量z，没有输入任何的其他信息，不能指望生成器能够生成特定数字照片cGAN原先的随机高斯变量随机性和不确定度很大，有帮助于预测目标照片的信息特别少，这时候我们能提供一个变量c（
likeGhee·2023-04-08 00:20

PyTorch随笔 - 生成对抗网络的改进cGAN和LSGAN

spike.blog.csdn.net/本文地址：https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/129939225本文介绍GAN的两个常见改进，cGAN和LSGAN
SpikeKing·2023-04-08 00:14

GAN_Unet模型实现

文章目录摘要一、GAN1.1输入—输出1.2优化目标1.3缺点1.4CGAN1.5LSGAN1.6C—LSGAN实现1.7判别器总代码二、Unet2.1编码器2.2编码器2.3效果2.4模型代码摘要GANisagenerativemodel
原来如此-·2023-01-30 07:04

深度学习 Day 9——浅知有关GAN训练与预测

我的环境三、GAN的训练和预测1、定义问题2、选择GAN架构3、在真实数据集上训练判别器4、训练生成器5、训练假数据判别器6、使用判别器的输出训练生成器四、不同类型的GAN1、DCGAN2、CGAN3、LSGAN4
-北天-·2023-01-19 20:20

08.LSGAN（Least Squares Generative Adversarial Networks））

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RegularGANS：鉴别器作为分类器使用sigmoidcrossentropy损失函数问题：梯度消失LSGAN
小葵向前冲·2023-01-16 09:11

Wasserstein GAN和LSGAN

WassersteinGAN和LSGAN令人拍案叫绝的WassersteinGANLSGAN：最小二乘生成对抗网络【数学】WassersteinDistance
舒溶·2023-01-16 09:11

经典论文复现 | LSGAN：最小二乘生成对抗网络

过去几年发表于各大AI顶会论文提出的400多种算法中，公开算法代码的仅占6%，其中三分之一的论文作者分享了测试数据，约54%的分享包含“伪代码”。这是今年AAAI会议上一个严峻的报告。人工智能这个蓬勃发展的领域正面临着实验重现的危机，就像实验重现问题过去十年来一直困扰着心理学、医学以及其他领域一样。最根本的问题是研究人员通常不共享他们的源代码。可验证的知识是科学的基础，它事关理解。随着人工智能领域
飞桨PaddlePaddle·2023-01-16 09:10

CGAN—LSGAN的原理与实现与informer代码理解（1）

文章目录摘要一.条件GAN以及最小二乘GAN的原理与代码实现1.1CGAN与原始GAN的不同与优势1.2CGAN的代码实现1.３LSCGAN的原理1.3.1与GAN的最大区别1.3.2method对比1.4LSCGAN的改进代码实现二.从代码出发看懂Informer模型并复现2.1模型的Encoder与Dencoder得输入到底是什么样的？2.11.Encoder输入2.1.2Decoder输入时
HSR CatcousCherishes·2023-01-16 09:39

【pytorch】详解vanilla（BCEWithLogitsLoss ）、lsgan（nn.MSELoss）

有如下代码块self.gan_mode=gan_modeifgan_mode=='lsgan':self.loss=nn.MSELoss()elifgan_mode=='vanilla':self.loss
Alocus_·2023-01-09 15:43

生成对抗式网络 GAN及其衍生CGAN、DCGAN、WGAN、LSGAN、BEGAN等原理介绍、应用介绍及简单Tensorflow实现

生成式对抗网络（GAN，GenerativeAdversarialNetworks）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。学界大牛YannLecun曾说，令他最激动的深度学习进展就是生成式对抗网络。最近正好看了这方面的一些介绍和论文，并用Tensorflow实现了两个小例子，所以写了这篇文章来作个简单的小结。本文主要分为四个部分：1.原始的GAN原理介绍；2.GAN衍
StrongerTang·2022-12-25 19:38

GAN的训练技巧提升（WGAN、LSGAN、EBGAN、WGAN—GP算法）附代码

GAN的训练技巧提升（WGAN、LSGAN、EBGAN、WGAN—GP算法）附代码生成对抗网络的几个问题描述什么是信息熵？
康x呀·2022-12-16 09:02

生成对抗式网络 GAN及其衍生CGAN、DCGAN、WGAN、LSGAN、BEGAN介绍

一、GAN原理介绍学习GAN的第一篇论文当然由是IanGoodfellow于2014年发表的GenerativeAdversarialNetworks（论文下载链接arxiv：[https://arxiv.org/abs/1406.2661])，这篇论文可谓这个领域的开山之作。GAN的基本原理其实并不复杂，模型通过框架中两个模块：生成模型（GenerativeModel）和判别模型（Discrim
绛洞花主敏明·2022-11-30 21:53

生成对抗网络，从DCGAN到StyleGAN、pixel2pixel，人脸生成和图像翻译。

1.2GAN原理1.3生成对抗网络的训练1.4DCGAN及代码实现1.5PaddleGAN介绍二、day2：GAN的技术演进及人脸生成应用2.1GAN技术的演进2.1.1GAN和DCGAN的问题2.1.2LSGAN
神洛华·2022-07-09 07:45

faceswap-GAN之adversarial_loss_loss（对抗loss）

defadversarial_loss(netD,real,fake_abgr,distorted,gan_training="mixup_LSGAN",**weights):alpha=Lambda(
AI剑客·2020-09-13 06:20

各种GAN原理总结及对比

://blog.csdn.net/Gavinmiaoc/article/details/79947877最近试着玩了多种GAN，今天我们主要总结下常用的GAN包括DCGAN,WGAN,WGAN-GP,LSGAN-BEGAN
zhuimengshaonian66·2020-09-11 21:01

生成模型--GAN的损失函数改进

WGAN、LSGAN、WGAN-GP都是在GAN的损失函数上采取改进，将衡量真实和生成样本的分布的JS距离换为更加优越的衡量标准。
whitenightwu·2020-09-11 21:44

GAN的系列经典模型讲解

文章目录概述一、CGAN1、基本思想2、模型简介3、应用二、DCGAN1、基本思想2、模型简介三、WGAN1、模型解析2、模型优点四、LSGAN1、基本思想2、模型解析概述自从Goodfellow2014
陈小虾·2020-09-11 21:13

BEGAN（Boundary Equilibrium GenerativeAdversarial Networks）-pyTorch实现

前言近期对GAN做了些了解，目前GAN除了DCGAN，还有WGAN,WGAN-GP,LSGAN,EBGAN,BEGAN这些，简单了解了下，大多数涉及到数学的，我都没看懂，WGAN从很理论的角度提出了一些改进
闹中取静思·2020-08-17 16:37

DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGAN、BEGAN原理总结及对比

文章目录1.DCGAN2.WGAN3.WGAN-GP(improvedwgan)4.LSGAN5.BEGAN:(不是EBGAN)对比细节：转自https://blog.csdn.net/qq_25737169
Nani_xiao·2020-08-16 17:52

深度学习--生成式对抗网络--DCGAN/WGAN/WGAN-GP/LSGAN/BEGAN算法理论

目录一生成式对抗网络基础1生成式对抗网络的概念1）网络属于无监督学习2）网络中判别器D与生成器G的相互博弈，其纳什均衡为D(G(Z))=0.53）网络的训练阶段分为两个阶段2生成式对抗网络的优缺点1）优点2）缺点3生成式对抗网络的损失函数1）判别器D损失函数（使用交叉熵损失函数）2）生成器G损失函数（使用交叉熵损失函数）3）将判别器D和生成器G损失函数结合（极大极小算法：一方优势最大，另一方优势最
我是疯子喽·2020-07-13 19:10

行人重识别0-10：DG-Net(ReID)-代码无死角解读(6)-lsgan损失及教师网络

以下链接是个人关于DG-Net(行人重识别ReID)所有见解，如有错误欢迎大家指出，我会第一时间纠正。有兴趣的朋友可以加微信：a944284742相互讨论技术。若是帮助到了你什么，一定要记得点赞！因为这是对我最大的鼓励。行人重识别0-00：DG-GAN(ReID)-目录-史上最新最全：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/102
江南才尽，年少无知！·2020-07-12 12:37

李宏毅学习笔记35.GAN.06.Tips for Improving GAN

LeastSquareGAN(LSGAN)WassersteinGAN(WGAN):EarthMover’sDistanceWhyEarthMover’sDistance?
oldmao_2001·2020-07-05 01:34

GAN及其改进算法总结

GAN及其改进算法总结GAN及其各种改进算法GAN概述原理优点和不足DCGAN概述原理优点和不足WGAN概述原理优点和不足WGAN-GP概述原理优点和不足LSGAN概述原理BEGAN概述原理优点和不足GAN
Avery123123·2020-07-04 04:00

DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGAN、BEGAN原理总结及对比

DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGAN、BEGAN原理总结及对比from：https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/78857788GAN
djph26741·2020-07-01 22:59

好像还挺好玩的GAN6——Keras搭建LSGAN最小二乘GAN

好像还挺好玩的GAN6——Keras搭建LSGAN最小二乘GAN学习前言什么是LSGAN神经网络构建1、Generator2、Discriminator训练思路实现全部代码学习前言据说这个大宝贝的生成效果比较好
Bubbliiiing·2020-06-29 14:30

GAN系列学习(2)——前生今世

作者：刘威威编辑：李文臣本文是GAN系列学习--前世今生第二篇，在第一篇中主要介绍了GAN的原理部分，在此篇文章中，主要总结了常用的GAN包括DCGAN,WGAN,WGAN-GP,LSGAN-BEGAN
JeemyJohn·2020-06-27 07:37

LS-GAN（损失敏感GAN）

好早以前就说要写一篇LS-GAN，losssensitiveGAN[1]的读书笔记，一直没有写，今天就来聊聊LS-GAN，请注意，它不是我们上一期所说的LSGAN（leastsquareGAN）。
龙骨·2020-06-25 05:42

GAN ZOO 第2节： 对原始GAN的损失函数进行改进：LSGAN、WGAN、WGAN-GP

GANZOO第2节：对原始GAN的损失函数进行改进：LSGAN、WGAN、WGAN-GPPS：本文知识点高度密集，建议码起来，电脑端阅读。本文是“GANZOO
manquyuan0078·2020-06-24 13:22

深度学习【44】LSGAN

论文:LeastSquaresGenerativeAdversarialNetworksLSGAN将原始GAN的损失函数由对数损失函数变成了最小二乘损失函数：对比一下原始GAN损失函数：阅读论文的时候，一看到这个损失函数。我就想这么简单，谁不会啊！！确实很简单，不过论文还是给了充足的理论证明的。而且损失函数里面的a，b，c是有约束的，不能随便搞。原始GAN证明损失函数的有效性是通过KL对比散度理论
DCD_Lin·2020-06-24 05:07

CGAN和InfoGAN理解

在一些比较经典的GAN模型中（像WGAN、LSGAN、DCGAN等等），往往都是从样本空间里随机采样得到输入噪声，生成的图像究竟属于哪一个类别也是随机的。通过这些模型，我们无法生成指定类别的数据。
Moon_0911·2020-06-23 20:16

GAN生成对抗网络合集（五）：LSGan-最小二乘GAN（附代码）

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。
dexterod·2020-06-23 03:58

区别VAN与GAN，LSGAN、WGAN、WGAN-GP、CGAN

训练”稳定”，样本的”多样性”和”清晰度”似乎是GAN的3大指标—David9VAE与GAN聊到随机样本生成,不得不提VAE与GAN,VAE用KL-divergence和encoder-decoder的方式逼近真实分布.但这些年GAN因其”端到端”灵活性和隐式的目标函数得到广泛青睐.而且,GAN更倾向于生成清晰的图像:VAE与GAN生成对比GAN在10次Epoch后就可以生成较清晰的样本,而VAE
兔子juan·2020-06-22 22:40

经典论文复现 | LSGAN：最小二乘生成对抗网络

过去几年发表于各大AI顶会论文提出的400多种算法中，公开算法代码的仅占6%，其中三分之一的论文作者分享了测试数据，约54%的分享包含“伪代码”。这是今年AAAI会议上一个严峻的报告。人工智能这个蓬勃发展的领域正面临着实验重现的危机，就像实验重现问题过去十年来一直困扰着心理学、医学以及其他领域一样。最根本的问题是研究人员通常不共享他们的源代码。可验证的知识是科学的基础，它事关理解。随着人工智能领域
PaperWeekly·2020-06-22 19:25

EBGAN, LSGAN, BEGAN

本文主要对EBGAN,LSGAN,BEGAN三个模型核心理论进行简单记录．引言GAN的原理就是利用Discriminator作为Generator的引导，使得最终Generator生成的samples可以以假乱真
c2a2o2·2020-06-22 19:09

GAN-overview reading note（3）Wasserstein GAN

文章目录了解WGAN强行写点理解2019.4.13——子涣了解WGAN继续读GANoverview，在第一部分基本了解了GAN的基本概念，又在第二部分了解了LSGAN对其的改进，同时也基本了解了GAN在训练过程中容易出现梯度为
子涣_new·2020-06-22 19:50

GAN-overview reading note（2）Least Squares-GAN

附上链接：GAN-overviewreadingnote（1）基础概念文章目录LSGAN介绍loss函数主要优势优势一：稳定训练优势二：改善生成质量2019.4.10——子涣LSGAN介绍中文名：最小二乘
子涣_new·2020-06-22 19:50

生成对抗网络GAN系列（四）--- LSGAN---最小二乘GAN（Least Squares Generative Adversarial Networks）---

LeastSquaresGenerativeAdversarialNetworksXudongMao,QingLi,HaoranXie,RaymondY.K.Lau,ZhenWang,StephenPaulSmolley论文链接：https://arxiv.org/pdf/1611.04076.pdf1.简介传统的GAN的Discriminator网络采用的是sigmoidcrossentropy
Teeyohuang·2020-06-22 06:09

LSGAN

《LeastSquaresGenerativeAdversarialNetworks》githubGoodfellow在2014年发表了《GenerativeAdversarialNets》后，生成对抗网络就引起深度学习领域的关注。它通过一种双人博弈的过程，迭代的优化生成器和判别器，最终到达纳什均衡点。在标准的GAN中，判别器DDD的损失函数使用的是交叉熵，虽然最后可以生成效果不错的图像，但是GA
Forlogen·2020-06-21 20:29

【机器学习】生成式对抗网络模型综述

本文介绍了GAN最初被提出时的基本思想，阐述了其一步步演化、改进的动机和基本思想以及原理，从基于模型改进的角度介绍了WGAN，WGAN-GP，LSGAN，f-GAN
游骑小兵·2020-06-21 16:54

wgan-gp 代码使用

在查看并对比一些代码之后，我找到了下面这个代码，其中包括了DCGAN，LSAGN，WGAN，以及WGAN-GP的代码地址：https://github.com/LynnHo/DCGAN-LSGAN-WGAN-WGAN-GP-Tensorflow
夏颜汐·2019-02-13 16:06

wgan-gp 代码使用

在查看并对比一些代码之后，我找到了下面这个代码，其中包括了DCGAN，LSAGN，WGAN，以及WGAN-GP的代码地址：https://github.com/LynnHo/DCGAN-LSGAN-WGAN-WGAN-GP-Tensorflow
夏颜汐·2019-02-13 16:06

李宏毅GAN学习（六）tips for improving GAN

LSGAN（LeastSquareGAN）来解决这个问题由于JS散度会有不好训练的情况，而且fGAN中指出可以用不同的散度来度量两个分布之间的差异，WGAN（Was
古月光军001·2018-12-27 20:38

李宏毅GAN学习（六）tips for improving GAN

LSGAN（LeastSquareGAN）来解决这个问题由于JS散度会有不好训练的情况，而且fGAN中指出可以用不同的散度来度量两个分布之间的差异，WGAN（Was
古月光军001·2018-12-27 20:38

LSGAN (Least Squares Generative Adversarial Networks)

Paper:https://arxiv.org/pdf/1611.04076.pdfＧithub:https://github.com/Hansry/PyTorch-GAN1.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collapsemode等问题，具体原因参考本博客Wasserste
Hansry·2018-11-08 18:04

Least Squares Generative Adversarial Networks(LSGAN)

这个模型，我是在李宏毅老师的课程上看到的。之所以单把这个模型拿出来写一个博客是因为，我觉得李宏毅老师讲的不对啊。首先，声明李宏毅老师是我非常钦佩和尊敬的老师，看我的博客就可以知道，很多博客都是关于他的视频课程的读后感，可以说李宏毅老师是我的恩师啊。建议看我的博客之间大家还是看看李宏毅老师的视频课程GANLECTURE6。首先，按着论文的思路来讲以下这个模型的思想，同时对比李宏毅老师的思路。论文中，
Johnny_Cuii·2018-10-17 17:36
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