WGAN, WGAN-GP, BE-GAN論文筆記
GAN網絡的重點在於均衡生成器與判別器，若判別器太強，loss沒有再下降，生成器學習不到東西，生成圖像的質量便不會再有提升，反之也是。 WGAN與WGAN-GP WGAN中相較於此前GAN的改進主要在於以下四點： 判別器最後一層去掉sigmoid 生成器和判別器的loss不取log 每次更新判別器的參數之後把它們的絕對值截斷到不超過一個固定常數c，即Lipschitz限制 不要用基於動量的優化算法
相關文章
- 1. BEGAN論文閱讀
- 2. BEGAN 論文閱讀及代碼實現
- 3. DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGAN、BEGAN原理總結及對比
- 4. WGAN學習筆記
- 5. BEGAN: Boundary Equilibrium Generative Adversarial Networks閱讀筆記
- 6. 深度學習--生成式對抗網絡--DCGAN/WGAN/WGAN-GP/LSGAN/BEGAN算法理論
- 7. BEGAN解讀
- 8. GAN學習筆記：WGAN
- 9. BEGAN
- 10. GAN小結（BEGAN EBGAN WGAN CycleGAN conditional GAN DCGAN PGGAN VAEGAN）
- 更多相關文章...
- • ASP.NET Razor - 標記 - ASP.NET 教程
- • CAP理論是什麼？ - NoSQL教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • Scala 中文亂碼解決
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. BEGAN論文閱讀
- 2. BEGAN 論文閱讀及代碼實現
- 3. DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGAN、BEGAN原理總結及對比
- 4. WGAN學習筆記
- 5. BEGAN: Boundary Equilibrium Generative Adversarial Networks閱讀筆記
- 6. 深度學習--生成式對抗網絡--DCGAN/WGAN/WGAN-GP/LSGAN/BEGAN算法理論
- 7. BEGAN解讀
- 8. GAN學習筆記：WGAN
- 9. BEGAN
- 10. GAN小結（BEGAN EBGAN WGAN CycleGAN conditional GAN DCGAN PGGAN VAEGAN）