这个正则项就是WGAN-GP中GP（gradient penalty），即梯度约束。 这个约束的意思是：critic相对于原始输入的梯度的L2范数要约束在1附近（双边约束）。 为什么这个约束是合理的，这里 …

2024年4月22日 · WGAN-GP（Wasserstein GAN with gradient penalty）相比GAN（Generative Adversarial Network）有以下几个优点：更好的损失函数：WGAN-GP使用了Wasserstein距离 …

WGAN提出了Wasserstein距离： W(P_r, P_g) = \inf_{\gamma \sim \Pi (P_r, P_g)} \mathbb{E}_{(x, y) \sim \gamma} [||x - y||] \tag{13} 这个距离的直观含义就是把分布r移动到分布g所需要的距离， …

2023年4月2日 · WGAN-GP（Wasserstein GAN with gradient penalty）相比GAN（Generative Adversarial Network）有以下几个优点：更好的损失函数：WGAN-GP使用了Wasserstein距离 …

WGAN-GP提出了一种 gradient penalty 的方式来解决这种问题， Lipschitz限制是要求判别器的梯度不超过 clipping threshold，gradient penalty 就是设置一个额外的loss项（类似于L2正则） …

We introduce a new algorithm named WGAN, an alternative to traditional GAN training. In this new model, we show that we can improve the stability of learning, get rid of problems like …

Wasserstein GAN + Gradient Penalty, or WGAN-GP, is a generative adversarial network that uses the Wasserstein loss formulation plus a gradient norm penalty to achieve Lipschitz …

2022年5月10日 · wgan-gp的目的：解决wgan参数分布极端的问题。 WGAN-gp的方法：在判别器D的loss中增加梯度惩罚项，代替WGAN中对判别器D的参数区间限制，同样能保证D(x)满 …

2021年5月25日 · WGAN使用一种新的损失函数，称为推土机距离或Wasserstein距离。 它用于度量将一种分布转换为另一种分布所需的距离或工作量。 从数学上讲，这是真实图像与生成图 …

2020年7月21日 · WGAN-GP（Wasserstein GAN with gradient penalty）相比GAN（Generative Adversarial Network）有以下几个优点：更好的损失函数：WGAN-GP使用了Wasserstein距离 …