开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何正确训练GAN

GAN（Generative Adversarial Network）是一种深度学习模型，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成，旨在通过博弈的方式训练生成器来生成逼真的数据样本。

具体训练GAN的步骤如下：

定义生成器和判别器的结构：生成器负责生成伪造的样本，判别器负责判断样本的真实性。
- 生成器一般使用多层神经网络，通过随机噪声作为输入，输出与真实样本类似的伪造样本。
- 判别器也使用多层神经网络，输入为真实样本和生成器生成的伪造样本，输出为概率判断样本的真假。

初始化生成器和判别器的参数。
训练判别器：
- 给定真实样本，计算判别器的输出，并计算其与真实标签的损失。
- 给定生成器生成的伪造样本，计算判别器的输出，并计算其与伪造标签的损失。
- 综合上述两种情况的损失，更新判别器的参数。
训练生成器：
- 给定生成器生成的伪造样本，计算判别器的输出，并计算其与真实标签的损失。
- 更新生成器的参数，使生成器生成的样本更接近真实样本。
重复步骤3和步骤4，直到生成器和判别器达到稳定状态或达到预设的训练轮数。

GAN的训练过程是一种对抗训练的过程，生成器和判别器通过对抗的方式逐渐优化，最终生成器能够生成逼真的样本。

GAN的应用场景包括图像生成、图像修复、视频生成、语音生成等。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

人工智能开发平台：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云弹性GPU（用于加速深度学习）：https://cloud.tencent.com/product/gpu
腾讯云机器学习平台：https://cloud.tencent.com/product/ml
腾讯云图像处理：https://cloud.tencent.com/product/imgpro
腾讯云音视频处理：https://cloud.tencent.com/product/vod
腾讯云物联网平台：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
腾讯云云服务器（用于搭建训练环境）：https://cloud.tencent.com/product/cvm

相关搜索:在训练GAN时使用InvalidArgumentError GAN有没有异步训练方法？GAN模型训练中损失函数的不变 Pytorch GAN模型不训练:矩阵乘法错误处理GAN训练输出的最佳方法是什么？Google Colab花了太长时间来训练GAN 如何使用3D模型而不是百万图像来训练GAN 训练GAN时，是否应在禁用训练时禁用鉴别器中的dropout？GAN训练结果D损失: nan，访问: 50% G损失: nan PyTorch中生成对抗网络(GAN)的训练生成器使用银河动物园数据集、TensorFlow和Keras训练GAN 如何在colab中导入AdversarialModel、simple_gan、gan_targets 如何正确训练VGG16 Keras 生成对抗网络 (GAN) 有助于训练人工智能模型吗？在GAN中使用经过训练的鉴别器来计算概率我在灰度人脸图像上的DC-GAN训练效果不好在Pytorch中下载预先训练好的GAN模型时出错:找不到'memory‘文件如何“压缩”Tensorflow数据集并在Keras中正确训练？CNN训练模型未正确保存如何在恢复训练模型后正确重置图形和变量

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

gan训练

gan对mnist数据集训练使用非卷积神经网络，对1维数据模拟，卷积是对2维数据模拟 import torch import torchvision import.../tensorflow/data_gan/', train=True, transform=img_transform, download=True) # Data loader dataloader.../discriminator.pth') 单个图片训练(训练使用一张图片中的每个小图片) import torch from torch import nn from torch import autograd.../tensorflow/gan-png/real_images.png') # compute loss of real_img real_out = D(real_img) # 将真实的图片放入判别器中.../tensorflow/gan-png/fake_images_{}.png'.format(i//epoch)) 原图 ? 生成图片 ?

5503 0

【GAN优化】GAN训练的小技巧

我们只有两周感觉时间好短呀~）作者&编辑 | 小米粥上一期中，我们说明了GAN训练中的几个问题，例如由于把判别器训练得太好而引起的梯度消失的问题、通过采样估算距离而造成偏差的问题、minmax问题不清晰以及模式崩溃...、优化选择在参数空间而非函数空间的问题等，今天这篇小文将从博弈论的角度出发来审视一下GAN训练时的问题，说明训练GAN其实是在寻找纳什均衡，然后说明达到纳什均衡或者说损失函数收敛是很难的，并最后给出了3...针对GAN训练的收敛性问题，我们接下来将介绍几种启发式的训练技巧。...训练GAN时，我们对它的要求并不是找到全局最优解，能进入一个纳什均衡状态、损失函数收敛就可以了。（虽然这个纳什均衡状态可能非常糟糕）最近的几篇文章将着重于讨论GAN训练的收敛问题。...总结这篇文章阐述了GAN的训练其实是一个寻找纳什均衡状态的过程，然而想采用梯度下降达到收敛是比较难的，最后给出了几条启发式的方法帮助训练收敛。下期预告：GAN训练中的动力学

1.7K2 0

Wasserstein GAN：GAN稳定训练的突破

解决了GAN的训练不稳定问题。 In no experiment did we see evidence of mode collapse for the WGAN algorithm. ?...同时增加了可调式性，debugging；训练LOSS更有意义。比衡量KL距离好，noise增加GAN的训练稳定性并不正确虽然有效；第二部分EM KL等距离度量进行了分析。...第三部分介绍WGAN算法第四部分介绍了算法效果和优点第五部分对其他类型的GAN训练算法进行比较分析 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

5211 0

【GAN优化】GAN训练的几个问题

从今天开始，我们将关注训练GAN时产生的问题，作为第一篇文章，首先从几个方面来分析一下实际训练的GAN和理论模型上的GAN不同之处以及实践中出现的问题。...1 梯度消失问题在早期的GAN中，有一条经验：不要把判别器训练得太好，以避免后期梯度消失导致无法训练生成器。...这次我们从GAN的训练过程的角度再一次来谈论这个问题。...3. minmax问题 GAN的训练模式是这样的：固定生成器G，迭代k次训练判别器D；然后固定判别器D，训练生成器G，两者依次交替使用梯度下降法进行更新。...总结这篇文章简单介绍了实际训练GAN的一些基本问题，下一期将利用微分方程从动力学的角度讨论一下训练收敛性的问题，将给出一个比较直观的展示。

3.7K1 0

开发 | GAN很复杂？如何用不到 50 行代码训练 GAN

AI科技评论按：本文作者为前谷歌高级工程师、AI 初创公司 Wavefront 创始人兼 CTO Dev Nag，介绍了他是如何用不到五十行代码，在 PyTorch 平台上完成对 GAN 的训练。...上图是 Yann LeCun 对 GAN 的赞扬，意为“GAN 是机器学习过去 10 年发展中最有意思的想法。” Dev Nag 什么是 GAN？...理想情况下，D 和 G 都会随着不断训练，做得越来越好——直到 G 基本上成为了一个“赝品制造大师”，而 D 因无法正确区分两种数据分布输给 G。...用 PyTorch 训练 GAN Dev Nag：在表面上，GAN 这门如此强大、复杂的技术，看起来需要编写天量的代码来执行，但事实未必如此。...它把平均数（mean）和标准差（standard deviation）作为输入，然后输出能提供样本数据正确图形（从 Gaussian 用这些参数获得）的函数。

7876 0

训练GAN的常用技巧

本文使用 Zhihu On VSCode 创作并发布 GAN的训练调参过程总是很让人头疼，为了让训练过程能够快速收敛，我尝试了很多的训练技巧，这里记录一下我尝试过有用的技巧以及博客中常常提到的技巧。...尝试过且有效的技巧梯度惩罚 GAN的对抗训练机制让Generator和Discriminator的梯度极不稳定，很容易出现训练发散的情况。...近些年来很多关于GAN的论文都使用到了名为梯度惩罚的技术，即将模型对于输入的梯度作为loss中的惩罚项，使得模型输入有微小变化的时候，网络权重不会产生太大的变化。...因此，在GAN中，因尽量避免使用池化层（MaxPool、AvgPool等），可以使用Leaky-ReLU替代ReLU。...“The Unusual Effectiveness of Averaging in GAN Training.” CoRRabs/1806.04498 (2018): n. pag.）

2.3K5 1

异常检测，GAN如何gan ?

用GAN一些网络怎么做呢？...模型G的选择：一个重建能力或者学习数据分布能力较好的生成模型，例如GAN或者VAE，甚至encoder-decoder。...下面速览几篇论文、看看GAN是如何做异常检测的（数据主要为图像形式）： ---- 1....如上图所示，AnoGAN论文中采用的是DCGAN，一种较简单的GAN架构。训练阶段：对抗训练，从一个噪声向量Z通过几层反卷积搭建的生成器G学习生成正常数据图像。...所以训练好后，用正常样本训练好的 G只能重建正常数据分布，一旦用于从未见过的异常样本编码、解码、再经历编码得到的潜在空间Z差距是大的。

2.9K3 0

训练GAN的16个trick

本文转载自：https://mp.weixin.qq.com/s/d_W0O7LNqlBuZV87Ou9uqw 新智元公众号本文来自ICCV 2017的Talk：如何训练GAN，FAIR的研究员...Soumith Chintala总结了训练GAN的16个技巧，例如输入的规范化，修改损失函数，生成器用Adam优化，使用Sofy和Noisy标签，等等。...NIPS2016：https://github.com/soumith/ganhacks 训练GAN的16个trick ?...#2：修改损失函数（经典GAN）在GAN论文里人们通常用 min (log 1-D) 这个损失函数来优化G，但在实际训练的时候可以用max log D -因为第一个公式早期有梯度消失的问题...#11：不要通过loss statistics去balance G与D的训练过程（经典GAN） ?

1.9K2 0

CVPR2020之多码先验GAN：预训练模型如何使用？

尽管生成对抗网络（GAN）在图像生成里取得了巨大成功，但是将训练好的GAN模型应用到真实的图像处理任务仍然具有挑战性。...同时论文还进一步分析了训练好的模型中每一层的表征属性，去解释每层所能表示的知识。 ? 1、GAN逆映射（GAN inversion） ?...一个无监督、训练好的GAN可以通过从潜在空间Z中采样然后合成高质量的图像，也就是Z->image。...本文引进的所谓多码（multiple latent codes），如何将它们结合在一起优化是一个关键问题。 ?...基于预训练的无监督GAN，使用多码（multiple latent codes）去重建目标图像的方法。实验表明该方法可以有效利用预训练好的GAN进行多种图像处理任务。

1.1K2 0

模型不收敛，训练速度慢，如何才能改善 GAN 的性能？

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。...当 GAN 模型在训练期间不稳定时，特征匹配是有效的。微批次鉴别当模式坍塌时，创建的所有图像看起来都相似。...训练 GAN 已经很难了。因此，对于引导 GAN 的训练来说，任何额外的帮助都可以大大提高其性能。添加标签作为潜在空间 z 的一部分，有助于 GAN 的训练。...GAN 模型的动态特性尚未得到很好的解释。所以这些技巧只是建议，其优化结果如何可能存在差异。例如，提出 LSGAN 的文章指出 RMSProp 在他们的实验中表现更加稳定。...训练有素的判别模型无论如何都能为生成模型提供高质量的反馈。然而训练生成模型使之能与判断模型抗衡也并不容易。相反，当生成模型表现不佳时，我们可能会将注意力转向寻找不具有接近零梯度的成本函数。 ?

5.5K4 0

InfoGAN、GAN训练不稳定因素分析

by Information Maximizing Generative Adversarial Nets Summary of this note I show how the original GAN...The paper presents an extension to the GAN objective....The connection is that original GAN objective itself can be derived from mutual information, and in fact...Now, the main problem is with this derivation is that we were supposed to minimise ℓGANℓGAN, so we really

1.4K4 0

训练GAN，你应该知道的二三事

众所周知，GANs 的训练尤其困难，笔者自从跳入了 GANs 这个领域（坑），就一直在跟如何训练 GANs 做「对抗训练」，受启发于 ganhacks，并结合自己的经验记录总结了一些常用的训练 GANs...这就解释了我们经常在训练阶段经常看见两种情况，一个是训练 loss 抖动非常大，训练不稳定；另外一个是即使达到了稳定训练，生成器也大概率上只生成一些安全保险的样本，这样就会导致模型缺乏多样性。...训练 GAN 的常用策略上一节都是基于一些简单的数学或者经验的分析，但是根本原因目前没有一个很好的理论来解释；尽管理论上的缺陷，我们仍然可以从一些经验中发现一些实用的 tricks，让你的 GANs...总结训练 GAN 是一个精（折）细（磨）的活，一不小心你的 GAN 可能就是一部惊悚大片。...笔者结合自己的经验以及看过的一些文献资料，列出了常用的 tricks，在此抛砖引玉，由于笔者能力和视野有限，有些不正确之处或者没补全的 tricks，还望斧正。最后，祝大家炼丹愉快，不服就 GAN。

1.2K6 0

【免费线上实践】动手训练模型系列：条件GAN

从无序的输出到按照类别输出，Conditional Generative Neural Networks到底借助了什么样的魔(xin)法(xi)？点击下方小程序...

5115 0

如何正确提问？

地址https://www.mubucm.com/doc/KlGN2ZDFBl思维导图图片归档遇到问题先尝试搜索态度：不做伸手党开发者文档：不怕英文搜索引擎：只...

1.4K3 0

汇总简析：GAN和扩散模型生成训练数据

在这里，演示了使用来自10个GAN的合成图像和标签，而不是来自单个GAN，将真实测试图像上的Dice分数提高了4.7%到14.0%。...因此，还对合成人脸图像进行了系统的实证分析，以提供一些关于如何有效利用合成数据进行人脸识别的见解。...生成扩散模型Diffusion Models ECCV2022 | 生成对抗网络GAN部分论文汇总 CVPR 2022 | 25+方向、最新50篇GAN论文 ICCV 2021 | 35个主题GAN...CVPR 2021最全GAN论文梳理超100篇！...CVPR 2020最全GAN论文梳理拆解组新的GAN：解耦表征MixNMatch StarGAN第2版：多域多样性图像生成附下载 | 《可解释的机器学习》中文版附下载 |《TensorFlow

2.4K3 0

BGAN：支持离散值、提升训练稳定性的新GAN训练方法

编者按：微软研究人员在ICLR 2018发表了一种新的GAN（对抗网络生成）训练方法，boundary-seeking GAN（BGAN），可基于离散值训练GAN，并提高了GAN训练的稳定性。...GAN的缺陷 GAN有两大著名的缺陷：难以处理离散数据，难以训练。 GAN难以处理离散数据为了基于反向传播和随机梯度下降之类的方法训练网络，GAN要求价值函数在生成网络的参数θ上完全可微。...GAN难以训练从直觉上说，训练判别网络比训练生成网络要容易得多，因为识别真假样本通常比伪造真实样本容易。...所以，判别网络需要训练得恰到好处才可以，这个火候非常难以控制。强化学习和BGAN 那么，该如何避免GAN的缺陷呢？我们先考虑离散值的情况。...虽然这个效果还比不上当前最先进的基于RNN的模型，但此前尚无基于GAN训练离散值的模型能实现如此效果。

2.2K2 1

利用tensorflow训练简单的生成对抗网络GAN

GAN的训练　　需要注意的是生成模型与对抗模型可以说是完全独立的两个模型，好比就是完全独立的两个神经网络模型，他们之间没有什么联系。那么训练这样的两个模型的大方法就是：单独交替迭代训练。...因为是2个网络，不好一起训练，所以才去交替迭代训练，我们一一来看。　　...就是送到判别网络中，所以在训练生成网络的时候，我们需要联合判别网络一起才能达到训练的目的。就是如果我们单单只用生成网络，那么想想我们怎么去训练？误差来源在哪里？...所以对于生成网络的训练其实是对生成-判别网络串接的训练，就像图中显示的那样。...batch_size, z_dim, learning_rate, beta1, get_batches, data_shape, data_image_mode): """ Train the GAN

1.2K3 0

如何正确激活Navicat

2.安装前首先关闭杀毒软件（如果之前安装过Navicat要先清理干净，包括注册表）如果不会清除请百度

1.3K1 0

如何正确使用log

下面小编就为大家分享一篇使用log_format为Nginx服务器设置更详细的日志格式方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

2.3K0 0

如何正确激活Navicat

2.安装前首先关闭杀毒软件（如果之前安装过Navicat要先清理干净，包括注册表）如果不会清除请百度

1.6K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭