原始损失函数
image.png
首先假设D对样本进行判别，1/0代表真/假。D的输出数值越高，代表D越认为该样本为正样本。
GAN的训练为先D后G。
G固定，训练D时的损失函数为
image.png
第二项z来自随机向量，G(z)为生成的图像样本，所以希望D能够将其识别为假样本，即D(G(z))尽可能接近0，1-D(G(z))尽可能接近1，即log(1-D(G(z)))尽可能大。
两项都尽可能大，即整体尽可能大。所以D的损失函数V用max代表。
D固定，训练G时的损失函数为
image.png
训练G时候，希望D尽可能识别不出假样本，即D(G(z))尽可能接近1。1-D(G(z))尽可能接近0，即log(1-D(G(z)))尽可能大，即整体尽可能小。所以G的损失函数V用max代表。
原始损失函数 首先假设D对样本进行判别，1/0代表真/假。D的输出数值越高，代表D越认为该样本为正样本。GAN的训...
如何理解： 1.x是真实数据，D1（x）为1，log1=0，D2（G）是假数据，等于0，log1还是0，所以优化的...
往期文章：GAN网络的通俗理解 在上篇文章中，我们对GAN网路进行了通俗的理解，这篇文章将进一步分析GAN网络论文...
解决问题：解决传统 GAN 生成图片质量不高，训练不稳定的问题。 做法：将传统 GAN 的交叉熵损失函数换成最小二...
LSGAN LSGAN(Least Squares GAN)将loss函数改为了 L2损失.G和D的优化目标如下图...
（待更新……）
损失函数简要介绍 0-1损失 绝对值损失 log对数损失函数 平方损失函数 指数损失函数 Hinge损失函数 损失...
损失函数用来表示输出与实际值的差距。常用的损失函数为0-1损失函数、平方损失函数、绝对损失函数、对数损失函数、交叉...
1, 两个重要的函数：得分函数和损失函数损失函数： hinge损失，softmax 损失。hinge损失: max...
代价函数 1、代价函数是什么？ 理解的代价函数就是用于找到最优解的目的函数，这也是代价函数的作用。 损失函数（...
本文标题：GAN损失函数理解
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/oketfltx.html
网友评论