Wasserstein Conditional GAN with Gradient Penalty or WCGAN-GP for short, is a Generative Adversarial Network model used by Walia, Tierney and McKeever 2020 to create synthetic tabular data. WCGAN-GP uses Wasserstein loss to overcome mode collapse, gradient penalty instead of weight clipping to increase stability in training, while also being a ...

以下简称《Wassertein GAN》为“WGAN本作”，简称《Towards Principled Methods for Training Generative Adversarial Networks》为“WGAN前作”。 WGAN源码实现： martinarjovsky/WassersteinGAN. 第一部分：原始GAN究竟出了什么问题？ 回顾一下，原始GAN中判别器要最小化如下损失函数，尽可能把真实样本分为正例，生成样本分为负例： -\mathbb {E}_ {x\sim P_r} [\log D (x)] - \mathbb {E}_ {x\sim P_g} [\log (1-D (x))] （公式1 ） 其中 P_r 是真 …

给定一个样本 (\boldsymbol {x}, y) ， y\in\ {1,0\} 表示其来自于生成器还是真实数据。 输入 \boldsymbol {x} ，判别器会返回一个 y ， y 即代表 \boldsymbol {x} 属于真实数据的概率： p (y=1|\boldsymbol {x})=D (\boldsymbol {x}) \tag {2} 反之， \boldsymbol {x} 属于生成出来的数据的概率就是： p (y=0|\boldsymbol {x})=1-D (\boldsymbol {x}) \tag {3} 那么判别器的目的是要最小化交叉熵，即最小化底下这个式子：

2017年1月26日 · 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 debugging and hyperparameter searches.

2017年12月20日 · DCGAN是继GAN之后比较好的改进，其主要的改进主要是在网络结构上，到目前为止，DCGAN的网络结构还是被广泛的使用，DCGAN极大的提升了GAN训练的稳定性以及生成结果质量。 论文的主要贡献是： 为GAN的训练提供了一个很好的网络拓扑结构。 表明生成的特征具有向量的计算特性。 DCGAN的生成器网络结构如上图所示，相较原始的GAN，DCGAN几乎完全使用了卷积层代替全链接层，判别器几乎是和生成器对称的，从上图中我们可以看到，整个 …

2024年4月22日 · 本文详细探讨了WassersteinGANwithGradientPenalty（WGAN-GP）的理论基础、算法原理、优缺点，以及在图像生成、数据增强和自然语言处理中的应用，强调了其在稳定性和生成质量上的优势，同时对比了其他GAN变体。 在 机器学习 领域，生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）作为一种强大的无监督学习模型，已广泛应用于图像生成、视频合成、语音转换、数据增强等众多领域。 然而，传统GAN训练过程中的不稳定性、模式塌陷等 …

2024年4月22日 · 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）作为一种创新的无监督学习模型，自其在2014年由Ian Goodfellow等首次提出以来，已经在图像生成、视频合成、语音转换、数据增强等诸多领域展现出强大的潜力。 然而，原始GAN在训练过程中存在的模式塌陷（Mode Collapse）、训练不稳定等问题，限制了其广泛应用。 为解决这些问题，马库斯·赖兴巴赫等在2017年提出了Wasserstein GAN（简称WGAN），引入了 Wasserstein距离 作为新的损 …

weight clip策略的意思是：限制神经网络 f_ {w} 的所有参数w不超过某个范围 [-c, c]（比如 [-0.01, 0.01]），即大于c的置为c，小于-c的置为-c。 为什么这样做能保证Lipschiz连续（定义域内每点的梯度不超过某个常数）呢？ 因为critic相对于其输入的导数是个含w的表达式，w不超过某个范围，那critic相对于其输入的梯度一定也不会超过某个范围，Lipschiz连续条件得以满足。 这么粗暴的做法WGAN作者也是觉得不妥的，但是暂时没有想到更好的办法，只能用这个简单的方法了。 …

TensorFlow 2 implementation of Wasserstein Conditional GAN with Gradient Penalty (WCGAN-GP) for synthetic data generation - marzekan/WCGAN-GP

2020年6月16日 · 在上一篇文章中我们介绍了GAN的原理（GAN生成对抗网络入门介绍），生成对抗网络GAN主要由两部分组成，生成网络Generator和判别网络Discriminator，生成模型G的思想是将一个随机噪声包装成一个逼真的样本，判别模型D则需要判断输入的样本是真实的还是生成的假样本，通过对抗训练共同进步，判别模型D对样本的判别能力不断上升，生成模型G的造假能力也不断上升，但GAN存在着训练困难、生成器和判别器的loss无法指示训练进程、生成样本缺乏 …