【学习笔记】GAN前沿主题

news/2024/2/29 3:58:35

最小-最大(Min-Max)GAN
非饱和(Non-Saturating)GAN
沃瑟斯坦(Wasserstein)GAN,即WGAN
所有的生成模型最终来源于最大似然(maximum likelihood),至少隐式地是这样的。
GAN有两个相互竞争的损失函数,这样的系统没有单一的解析解。
最大似然近似容易过度泛化。
用于统计评估生成模型质量的两个最常用且公认的度量标准:Inception Score(IS)和Frechet Inception Distance(FID)。

训练存在的挑战

(1)模式崩溃
(2)收敛速度慢
(3)过度泛化

改善训练过程的技术

(1)增加网络深度。
(2)更改网络设置。
· 原始论文提出的最小-最大(Min-Max)设计和停止判则。(博弈论)
· 原始论文提出的非饱和(Non-Saturating)设计和停止判则。(启发性)
· 最近的改进——沃瑟斯坦生成对抗网络(Wasserstein GAN)。
(3)其他一些的训练技巧
· 归一化输入。
· 梯度惩罚。
· 多训练鉴别器。
· 避免稀疏梯度。 ·
· 使用平滑和带噪声的标签。

渐进式增长生成对抗网络(PGGAN)


https://www.xjx100.cn/news/3118832.html

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