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，这里作者给了一个命题，并且在文章补充材料中给出了证明，这个证明大家有兴趣可以 ...

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距离来度量生成器和判别器之间的距离，相比于GAN中使用的交叉熵损失函数，Wasserstein距离更加稳定，可以避免GAN中出现的训练不稳定 ...

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，又称地球移动距离。

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距离来度量生成器和判别器之间的距离，相比于GAN中使用的交叉熵损失函数，Wasserstein距离更加稳定，可以避免GAN中出现的训练不稳定 ...

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）来实现梯度与 clipping threshold 之间的联系。 gradient penalty的选取并不是在全网络下，仅仅是在真假分布之间抽样处理. 在Lipschitz连续条件下，梯度约束与weight clip有相同的结果，GP约束梯度处处小于1，使用GP就不能使用BN，因为GP是每一个输入有一个输出，BN是一批输入进 …

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 mode collapse, and provide meaningful learning curves useful for …

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 continuity.

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)满足Lipschitz连续条件。

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像之间每个联合分布的最小距离，WGAN的值函数变为： 这是鉴别器输出的平均值乘以-1。 我们通过使用 y i y_i yi 作为标签，其中+1代表真实图像，而-1代表虚假图像。 因此，我们可以将Wasserstein损失实现为TensorFlow Keras自定义损失函数，如下所示： w_loss = …

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距离来度量生成器和判别器之间的距离，相比于GAN中使用的交叉熵损失函数，Wasserstein距离更加稳定，可以避免GAN中出现的训练不稳定 ...