你的GAN训练得如何--GAN 的召回率（多样性）和精确率（图像质量）方法评估

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你的GAN训练得如何--GAN 的召回率（多样性）和精确率（图像质量）方法评估

生成对抗网络(GAN)是当今最流行的图像生成方法之一,但评估和比较 GAN 产生的图像却极具挑战性.之前许多针对 GAN 合成图像的研究都只用了主观视觉评估,一些定量标准直到最近才开始出现.本文认为现有指标不足以评估 GAN 模型,因此引入了两个基于图像分类的指标——GAN-train 和 GAN-test,分别对应 GAN 的召回率(多样性)和精确率(图像质量).研究者还基于这两个指标评估了最近的 GAN 方法并证明了这些方法性能的显著差异.上述评估指标表明,数据集复杂程度(从 CIFAR10…

不要怂，就是GAN (生成式对抗网络) （四）：训练和测试 GAN

在 /home/your_name/TensorFlow/DCGAN/ 下新建文件 train.py,同时新建文件夹 logs 和文件夹 samples,前者用来保存训练过程中的日志和模型,后者用来保存训练过程中采样器的采样图片,在 train.py 中输入如下代码: # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import os from read_data import * from utils import * from ops impo…

GAN训练技巧汇总

GAN自推出以来就以训练困难著称,因为它的训练过程并不是寻找损失函数的最小值,而是寻找生成器和判别器之间的纳什均衡.前者可以直接通过梯度下降来完成,而后者除此之外,还需要其它的训练技巧. 下面对历年关于GAN的论文提出的训练技巧进行总结,这里仅记录技巧,具体原理请直接看论文原文. WGAN和WGAN-GP WGAN论文将GAN原文用来度量两个分布之间差异的JS divergence改为了Wasserstein distance,从而有了拉近两个分布之间距离的"连续性"指标.经过转换后,…

[GAN] How to use GAN - Meow Generator

一篇介绍GAN应用的文章.今后GAN模型学习的主要内容. 中文链接:萌物生成器:如何使用四种GAN制造猫图原文链接:https://ajolicoeur.wordpress.com/cats/ 项目 GitHub:https://github.com/AlexiaJM/Deep-learning-with-cats 我尝试使用几种对抗生成网络(GAN)来生成猫脸,其中包括 DCGAN.WGAN 和 WGAN-GP,以及低和高分辨率.训练模型则使用 CAT 数据集(是的,真的有这么个东西).这一…

【GAN与NLP】GAN的原理 —— 与VAE对比及JS散度出发

0. introduction GAN模型最早由Ian Goodfellow et al于2014年提出,之后主要用于signal processing和natural document processing两方面,包含图片.视频.诗歌.一些简单对话的生成等.由于文字在高维空间上不连续的问题(即任取一个word embedding向量不一定能找到其所对应的文字),GAN对于NLP的处理不如图像的处理得心应手,并且从本质上讲,图片处理相较于NLP更为简单(因为任何动物都可以处理图像,但只有人类可以…

GAN实战笔记——第一章GAN简介

GAN简介一.什么是GAN GAN是一类由两个同时训练的模型组成的机器学习技术:一个是生成器,训练其生成伪数据:另一个是鉴别器,训练其从真实数据中识别伪数据. 生成(generative)一词预示着模型的总目标--生成新数据.GAN通过学习生成的数据取决于所选择的训练集,例如,如果我们想用GAN合成一幅看起来像达・芬奇作品的画作,就得用达·芬奇的作品作为训练集. 对抗(adversarial)一词则是指构成GAN框架的两个动态博弈.竞争的模型:生成器和判别器.生成器的目标是生成与训练集中的真实…

GANs和低效映射

生成对抗网络(GANs)被誉为生成艺术领域的下一纪元,这是有充分理由的.新技术一直是艺术的驱动因素,从颜料的发明到照相机再到Photoshop-GAN是自然而然的.例如,考虑下面的图片,由埃尔加马勒发表在2017年的论文. 如果你不熟悉GAN,那么本文将简要介绍训练过程.简而言之,GAN将随机噪声作为输入,并且产生的输出与真实数据是无法区分的(如果训练顺利的话),其中真实数据几乎可以是任何东西(一组抽象绘画,名人头像照片,手写数字等) ). 在GAN文献中,与之前的变分自编码器一样,输入值常常与…