小批次歧视（Minibatch discrimination） 在发生模式崩溃时，所有被创建的图像看起来都差不多。我们将不同批次的真实图像和生成的图像分别送入鉴别器。...为了避免这个问题，当对任何真实图像的预测超过0.9时（D(real image)>0.9），我们惩罚鉴别器。我们的通过将目标标签值设置为0.9而不是1.0来完成它。...事实上，当模式崩溃时，图像质量通常会提高。事实上，我们可能会为每种模式收集最佳模型，并使用它们重新创建不同模式的图像。 ?...相反，当生成器运行不良时，我们可能会将注意力转移到寻找没有接近零梯度的损失函数。 ? 不过，问题依然存在。新的损失函数可能会给模型带来新的不稳定性。...这鼓励人们尝试不同的损失函数，并去期望寻求终极的损失函数。 鉴别器和生成器的网络容量 鉴别器的模型通常比生成器更复杂（更多的过滤器和层），好的鉴别器会提供好的信息。
你可以在你的笔记本电脑上进行演示。 生成对抗网络 ? 生成敌对网络框架 GAN是由Goodfellow等人设计的生成模型。在GAN设置中，以神经网络为代表的两个可微函数被锁定在游戏中。...这就像是聚会中的安保设置，比将你的假票和这正的门票进行比较，以找到你的设计中存在的缺陷。 ? ? 我们将一个4层卷积网络用于生成器和鉴别器，进行批量正则化。训练该模型以生成SVHN和MNIST图像。...换句话说，Bob在每次试用期间向您提供的反馈质量对于完成工作至关重要。 以同样的方式，每当鉴别器注意到真实图像和假图像之间的差异时，它就向发生器发送一个信号。该信号是从鉴别器向发生器反向流动的梯度。...每次我们通过鉴别器运行一个小批量的时候，我们都会得到logits。这些是来自模型的未缩放的值。 但是，我们可以将鉴别器接收的小批量分成两种类型。...在训练开始时，会出现两个有趣的情况。首先，生成器不知道如何创建类似于训练集中的图像。其次，鉴别器不知道如何将其接收的图像分类为真实的或假的。 结果，鉴别器接收两种非常不同类型的批次。
然而但是GAN今天仍然是一个广泛使用的模型)。 本文详细解释了GAN优化函数中的最小最大博弈和总损失函数是如何得到的。...但是这不是模型的总损失函数。 为了理解这个最小-最大博弈，需要考虑如何衡量模型的性能，这样才可以通过反向传播来优化它。...1、鉴别器损失函数 根据原始论文 [1] 中描述的训练循环，鉴别器从数据集中接收一批 m 个示例，从生成器接收其他 m 个示例，并输出一个数字 ∈ [0,1]，即输入数据属于数据集分布的概率(即数据为“...这样就可以使用二元交叉熵损失函数将鉴别器训练为一个常见的二元分类器: 由于这是一个二元分类器，我们可以做以下的简化： -当输入真实数据时，y = 1→∑= log(D(k)) -输入为生成器生成的数据时...总损失函数 上面我们已经给出了生成器和鉴别器的的损失公式，并给出了模型的优化函数。但是如何衡量模型的整体性能呢?
然而但是GAN今天仍然是一个广泛使用的模型) 本文详细解释了GAN优化函数中的最小最大博弈和总损失函数是如何得到的。...但是这不是模型的总损失函数。 为了理解这个最小-最大博弈，需要考虑如何衡量模型的性能，这样才可以通过反向传播来优化它。...1、鉴别器损失函数 根据原始论文 [1] 中描述的训练循环，鉴别器从数据集中接收一批 m 个示例，从生成器接收其他 m 个示例，并输出一个数字 ∈ [0,1]，即输入数据属于数据集分布的概率(即数据为“...这样就可以使用二元交叉熵损失函数将鉴别器训练为一个常见的二元分类器: 由于这是一个二元分类器，我们可以做以下的简化： -当输入真实数据时，y = 1→∑= log(D(k)) -输入为生成器生成的数据时...总损失函数 上面我们已经给出了生成器和鉴别器的的损失公式，并给出了模型的优化函数。但是如何衡量模型的整体性能呢?
生成性对抗网络属于一组生成模型。这意味着他们能够生成/生成（我们将看到如何）新内容。为了说明这种“生成模型”的概念，我们可以看一些用GAN获得的结果的众所周知的例子。...…所以让我们使用神经网络的变换方法作为函数！ 当我们尝试生成狗的新图像时，我们的第一个问题是N维向量空间上的“狗概率分布”是一个非常复杂的问题，我们不知道如何直接生成复杂的随机变量。...在这里，我们可以强调这样的事实：找到变换函数并不像我们在描述逆变换方法时所做的那样只采用累积分布函数（我们显然不知道）的闭式逆。转换函数无法明确表达，因此，我们必须从数据中学习它。...从博弈论的角度来看，我们可以将此设置视为极小极大双玩家游戏，其中均衡状态对应于发生器从精确目标分布生成数据并且鉴别器预测“真实”或“生成”的情况“它接收的任何一点的概率为1/2。...在机器学习中，生成模型试图从给定（复杂）概率分布生成数据 深度学习生成模型被建模为神经网络（非常复杂的函数），它将一个简单的随机变量作为输入，并返回一个跟随目标分布的随机变量（“变换方法”） 这些生成网络可以
慢速训练：训练生成器的梯度会消失。 作为 GAN 系列的一部分，本文探讨了如何改进 GAN 的方法。 尤其在如下方面， 更改成本函数以获得更好的优化目标。 在成本函数中添加额外的惩罚以强制执行约束。...这是模型不收敛且模式崩溃的场景之一。 特征匹配改变了生成器的成本函数，用来最小化真实图像的特征与生成图像之间的统计差异，即，它将目标从击败对手扩展到真实图像中的特征匹配。...微批次鉴别 当模式坍塌时，创建的所有图像看起来都相似。为了缓解这个问题，我们将不同批次的实际图像和生成的图像分别送给鉴别器，并计算图像 x 与同一批次中其余图像的相似度。...为了避免这个问题，当任何真实图像的预测超过 0.9（D（实际图像）> 0.9）时，我们会对鉴别器进行惩罚。 这是通过将目标标签值设置为 0.9 而不是 1.0 来完成的。...但缺乏好的超参数的模型不可能表现良好，而调参需要大量时间。所以在随机测试不同的成本函数之前，请耐心地优化超参数。 实现技巧 将图像的像素值转换到 -1 到 1 之间。
输出Oc1是尺寸为[256,256,64]的张量，继续传输给下个卷积层。这里，鉴别器第一层的滤波器个数设置为64，完成对general_conv2d函数的定义。...转换 这些网络层的作用是组合图像的不同相近特征，然后基于这些特征，确定如何将图像的特征向量OAenc从DA域转换为DB域的特征向量。...由于要使这个模型既可以从A→B和B→A两个方向工作，我们设置了两个生成器，即生成器A→B和生成器B→A，以及两个鉴别器，即鉴别器A和鉴别器B。...如果鉴别器对生成图像的输出值尽可能接近1，则生成器的作用达到。...图10：该模型出现失真效果 2. 我们也认为当改变物体形状时，该模型不大适用。我们试图用该模型把男人的脸转化为一个看起来像女人的脸。
在GAN设置中，两个由神经网络进行表示的可微函数被锁定在一个游戏中。这两个参与者（生成器和鉴别器）在这个框架中要扮演不同的角色。 生成器试图生成来自某种概率分布的数据。即你想重新生成一张聚会的门票。...这样做的效果是阻止梯度流通过网络。leaky ReLU允许一个小负值通过，而非要求函数为0。也就是说，函数用来计算特征与小因素之间的最大值。...换言之，Bob在每次尝试期间向你提供的反馈的质量对于完成工作至关重要。 同样的，每次鉴别器注意到真实图像和虚假图像之间的差异时，都会向生成器发送一个信号。该信号是从鉴别器向生成器反向流动的梯度。...我们每次通过鉴别器运行一个小批量（mini-batch）的时候，都会得到逻辑（logits）。这些是来自模型的未缩放值（unscaled values）。...虽然有些图像看起来很模糊，且有些图像很难识别，但值得注意的是，数据分布是由模型捕获的 在训练开始的时候，会出现两个有趣的情况。首先，生成器不清楚如何创建与训练集中图像相似的图像。
发生器与鉴别器处于反馈回路中。 GAN背后的数学 更深入地了解它如何在数学上起作用。判别器的工作是执行二进制分类以在真实与伪造之间进行检测，因此其损失函数为二进制交叉熵。...图像涵盖大的姿势变化，背景混乱，各种各样的人，并由大量的图像和丰富的注释提供支持。 数据集可以从Kaggle下载。目标是创建一个能够生成现实中不存在的逼真的人类图像的模型。...鉴别器权重可训练性的此更改仅在训练组合GAN模型时影响，而在独立训练鉴别器时不起作用。...体重下降和限幅值可在训练的后期稳定学习。如果要调整学习率，则必须调整衰减。 GAN尝试复制概率分布。因此应该使用损失函数来反映GAN生成的数据的分布与实际数据的分布之间的距离。...，还需要定义三个：生成器的损失，使用实像时的鉴别器损失和使用假像时的鉴别器损失。
基于能量的模型 基于能量的模型（LeCun et al，2006）的本质是建立一个函数，将输入空间的每个点映射到一个单一的标量，称为“能量”。...监督学习属于这个框架：对于训练集中的每个X，当Y是正确的标签时，（X，Y）的能量取较低的值，而对于不正确的Y，则取值较高。...类似地，当在无监督学习设置中单独为X建模时，较低的能量归因于data manifold。...从博弈论的角度来看，当发生器和鉴别器达到纳什均衡时，GAN实现收敛。 EBGAN：基于能量的生成式对抗网络 论文提出将鉴别器视为没有显式概率解释的能量函数（或对比函数）。...GAN的原始公式中的概率二进制鉴别器可以被看作许多用于定义对比度函数和损失函数的方式中的一种，如LeCun等人 （2006）的监督和弱监督设置，和Ranzato et al.（2007）的无监督设置。
他们“相互斗争”;鉴别器使用生成器的输出作为训练数据，而生成器则从鉴别器中得到反馈。在这个过程中，每个模型都变得更加强大。通过这种方式，GANs能够根据一些已知的输入数据生成新的复杂数据。...数据集中部分名人的图像 在这一点上，我们还将定义一个用于批处理的函数。这个函数将加载我们的图像，并根据我们稍后设置的批处理大小给我们提供一系列图像。...最后，我们将建立一个小的函数来输出生成的图像，接着训练网络。 损失函数 我们需要定义三个损失函数：发生器的损失函数，使用真实图像时鉴别器的损失函数，以及使用假图像时鉴别器的损失函数。...假图像和真实图像的损失总和应是整个鉴别器损失。 首先，我们定义我们对真实图像的损失函数。为此，我们在处理真实图像时要传递鉴别器的输出，并将其与所有1的标签进行比较（1代表真实）。...根据你的设置，进度可能需要一个小时或更长的时间。 ? 生成的脸 结论 如果你顺利读完，那么恭喜你，你已经了解了GAN的用途，甚至知道如何使用它们生成人脸图像。
），探索了如何训练GAN模型用来识别制作比萨饼所涉及的步骤。...因此，在输入火腿和蘑菇披萨时输出矢量的火腿和蘑菇元素设置为1.0，而其余元素设置为0.0。...例如，在下图中，PizzaGAN鉴别器预测比萨图像具有意大利辣香肠，蘑菇和橄榄。对应于那些配料的输出向量的元素在推断时被预测为1.0（或者高于用户设置阈值的某个值）。...鉴别器模型用Generator network模型的一些输出进行训练，并且从其预测中丢失鉴别器模型用于Generator network模型的训练。...PizzaGAN也遵循这一训练步骤，除了预测比萨图像的标签之外，鉴别器还预测图像是真实的还是来自Generator network，这有助于Generator network创建看起来像真正的披萨图像的图像
也就是说，我们假设存在函数 、 、 和 ，这样，给定联合分布的样本 ， ，反之， 和 。在该模型中，函数 从域 映射到域 可以由组成φ1表示 。...我们使用函数 ，用于将图像从 转换为 ，并使用函数 ，用于将图像从 转换为 。 讨论： 我们在UNIT框架中使用VAE，原因如下：1）VAE是建立的生成模型。...y图像中的像素值是归一化的坐标，其中底部像素的值为1，而顶部像素的值则为-1。y图像沿着通道方向连接到输入图像，以创建到编码器以及对抗性鉴别器的最终nput图像。...我们在这里简要总结一下我们的发现： •网络容量：当UNIT网络的容量过低时（例如，每层中有少量神经元），学习的翻译函数的质量下降；然而，当容量太高时，UNIT网络根本无法学习翻译功能。...我们得出的结论是，设置适当的网络容量对UNIT框架非常重要。 •对超参数的敏感性：我们发现UNIT对学习超参数不敏感，并且λ1和λ2的大范围值（定义见（2）和（3））提供了可比的无监督图像翻译性能。
因此，如果有可能学习一个空间，当语言A被馈送给它时，它会产生相同的特征，就像当语言B被馈送给它时一样，它就有可能在它们之间进行转换。...方程1.0降噪自动编码器损失 方程1.0的说明 L是语言(对于这个设置，将有两种可能的语言)。x是输入。C(x)是在给x增加噪声之后的结果，我们很快就会得到噪声创建的函数C。...这里，σ表示第i个令牌移动的位置。因此，方程2.0表示:“一个令牌可以从大多数k个令牌移动到左边或右边。” 作者使用的k值为3，而P_wd值为1。...作者使用了对抗性的训练。他们使用另一个模型(称为鉴别器)，它接收每个编码器的输出，并预测被编码的句子属于哪一种语言。然后，采用了鉴别器的梯度，并对编码器进行了训练，以欺骗鉴别器。...把它聚集到一起 上面提到的3种不同的损失(自动编码器损失、翻译损失和鉴别器损失)被加在一起，所有的模型权重都在一个步骤中更新。
图1 BigBiGAN框架框图 联合鉴别器 ? 用于计算损失值 ? ，输入是数据潜在对， ? ，从数据分布Px和编码器 ? 输出中采样，或 ? ，从生成器 ? 输出和潜在分布Pz中采样。损失 ?...之间的Jensen-Shannon散度，因此在全局最优时，两个联合分布 ? 匹配。此外，在 ? 和 ? 是确定性函数的情况下（即，学习条件分布 ? 和 ?...是Dirac δ函数），这两个函数是全局最优的逆：例如 ? ，最佳联合鉴别器有效地对x和z施加 ? 重建成本。 具体地，鉴别器损失值 ? 、编码生成器损失值 ? 、基于标量鉴别器“得分”函数 ?...和相应的每个样本的损失值 ? 定义如下： ? 其中 ? 是用于规范鉴别器的“铰链”，也用于BigGAN模型中 。鉴别器 ? 包括三个子模块：F，H和J。...自我监督通常涉及从以某种方式设计成类似于监督学习的任务中学习，但是其中“标签”可以自动地从数据本身创建而无需人工操作。
让我再说一遍：拍一张图片，然后返回一个数字，上面写着它是真的还是假的（“1”是真的，0”是假的）。 输入：图像。输出：二进制值。 你明白了吗？这不仅仅是一个损失函数，而是一个完整的神经网络。...2.鉴别器 毫无疑问，区分真假图像的模型被称为鉴别器。 鉴别器是一种卷积神经网络，经过训练它可以预测输入图像是真是假。如果认为图像是真实的，则输出“1”；如果认为图像是假的，则输出“0”。...因此，从生成器网络的角度来看，鉴别器起着损耗函数的作用。 如果生成器更新参数的方式使其生成的图像在通过鉴别器输入时产生接近零的值，则生成的图像看起来像三岁小孩在电视屏幕上击打棒球的结果。...鉴别器采取了一堆（或更准确，小批量）的图像，其中一些是真实的（从大数据集），一些是假的（从生成器）。...游戏继续进行，直到生成器和鉴别器都达到平衡点，鉴别器再也无法区分生成器创建的图像和来自数据集的图像。 优雅地扔掉鉴别器，瞧，你现在有了一个生成图像的生成器，其中大部分可能看起来不像垃圾。
通过这种方法，可以通过随机裁剪获得更细粒度的零件样本，因此我们的模型可以从局部上下文零件中捕获更详细的信息。它还可以缓解一次性设置时的过度拟合问题。...损失函数可以描述为： 这里， 和 分别表示部分鉴别器和全局鉴别器， 和 分别表示从生成的图像和真实图像中裁剪的随机部分区域。对于全局鉴别器和部分鉴别器，我们采用PatchGAN架构。...我们使用Adam[64]来优化我们的模型，并将学习率设置为0.0002。...可以看出，通过将GAN仅与GAN+MA进行比较，性能显著下降，这表明当使用多对抗性鉴别器时，该模型可以提高捕获细粒度语义信息的能力。图12（a）也给出了类似结论的可视化结果。...然而，当两个领域在猫到狗设置下具有较大的语义距离时，共享参数会损害翻译能力并导致更差的结果。
深度卷积生成式对抗网络（DCGAN）展示了如何构建实用GAN的模型，该GAN能够自己学习如何合成新图像。...输出时一个标量，其大小用来表示图像的真实性（0是假的，1是真的，其他值无法缺人）。和常规的CNN相比，它通过跨距卷积（strided convolution）替代了之前的层间最大池化操作用来降采样。...下面给出了对应的keras实现： ? 图2. Generator模型从噪声中合成伪造的MNIST图像。 使用上采样而不是分数跨越的转置卷积。...鉴别器模型 下面的代码3展示了利用keras实现鉴别器模型的代码。他用来描述上面鉴别器用于训练的损失函数。因为鉴别器的输出是sigmoid，所以使用二元交叉熵来计算损失。...较低的dropout值（0.3-0.6）将产生更加真实的图片 鉴别器的损失很快就收敛到0了，导致生成器无法学习：不要预先训练鉴别器。而是对于鉴别器使用稍大的学习率。对于生成器使用另一种训练噪声样本。
你可能会和比你更强的对手对弈。你会分析你做错了什么、对方做对了什么，并思考下一场比赛如何才能击败他（她）。 你会重复这一步骤，直到你击败对手。这个概念可以被纳入到构建更好的模型中。...D(x)然后使用Sigmoid函数解决二元分类问题，并输出0到1的值。...所以总体而言，鉴别器正在尝试最大化函数V(D,G)。 另一方面，生成器的任务完全相反，它试图最小化函数V(D,G)，使真实数据和假数据之间的区别最小化。这就是说，生成器和鉴别器像在玩猫和老鼠的游戏。...有一整个学术领域就是为了找出如何训练GAN。 训练GAN时最重要的障碍是稳定。你开始训练GAN，如果鉴别器比与其对应的发生器更强大，则发生器将无法有效训练。这反过来又会影响你的GAN的训练。...为了让确定性的随机可复现，设置一个Seed值。 设置数据和工作目录的路径。 加载数据。 我们绘制一个图形看看数据是什么样的。 定义稍后将要使用的变量。
为了避免数据收集和注释的成本，由于图形和模拟基础设施的进步，可以从CARLA和GTA-V等模拟器中创建无限量的合成标记数据。...在第一种策略中，确定如何为不同的适应域选择权重是一项挑战。此外，每个目标图像都需要在参考时间被输入到所有分割模型中，这是相当低效的。...对于每个源域 ，我们使用GT将图像从适配域 转移回 并使用鉴别器 从 中对 进行分类，其对应于以下损失函数： 请注意，使用不同鉴别器损失的更复杂组合来更好地聚合具有较大距离的域可能会提高性能...然后，我们可以基于 和 训练具有以下交叉熵损失的任务分割模型 ： 其中， 是类的数量， 是自适应图像的高度和宽度，σ是softmax函数， 是指示函数，并且 是 在索引 处的值。...从结果来看，我们有以下观察结果： （1） 将在源域上训练的分割模型直接转移到目标域的纯源方法在大多数自适应设置中获得最差的性能。
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