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WGAN-GP(improvedwgan)在WGAN中，需要进行截断，clip(w,-c,c)。.在实验中发现：对于verydeepWAGN，它不容易收敛。.实验发现最后大多数的权重都在-0.01和0.01上，这就意味了大部分权重只有两个可能数，这太简单了，作为一个深度神经网络来说，这实在是对它强大的拟...
GAN的发展系列一（CGAN、DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGAN、BEGAN）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真的样本，判别模型D则需要判断输入的样本是真实...
CycleGAN论文的阅读与翻译，无监督风格迁移.曾伊言.RL（策略梯度）CV（对抗网络）。.在中科院深圳先进院搬砖.193人赞同了该文章.2018-10-10初版，论文不短，请自行选择重要的部分阅读.2018-11-02与评论区的讨论.2018-11-25语…
但是论文提出，由于是对每个batch中的每一个样本都做了梯度惩罚（随机数的维度是(batchsize，1)），因此判别器中不能使用batchnorm,但是可以使用其他的normalization方法，比如LayerNormalization、WeightNormalization和InstanceNormalization，论文中
在正文之前，先声明：笔者所有的GAN的知识，仅仅从网上的科普文所读而来，我并没有直接读过任何关于GAN的论文，因此，文中的结果可能跟主流的结果有雷同，也可能有很大出入，而且本文的讲述方法并不符合GAN的历史发展进程。
当WGAN提出时，作者无法想到适当的实施方式来实现此不等式。因此，他们想出了一个办法，就是将评论家的权重降低到一些很小的值。这样，层的输出以及最终评论家的输出都被限制在一些较小的值上。在WGAN论文中，权重被限制在[-0.01，0.01]的范围内。
在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天，一篇新鲜出炉的arXiv论文《WasserteinGAN》却在Reddit的MachineLearning频道火了，连Goodfellow都在帖子里和大家热烈讨论，这篇论文究竟有什么了不得的地方呢？要知道自从2014年IanGoodfellow提出以来，GAN就存在着训练困难、生成器和判别器的loss无法指示...
WGAN-GP(improvedwgan)在WGAN中，需要进行截断，clip(w,-c,c)。.在实验中发现：对于verydeepWAGN，它不容易收敛。.实验发现最后大多数的权重都在-0.01和0.01上，这就意味了大部分权重只有两个可能数，这太简单了，作为一个深度神经网络来说，这实在是对它强大的拟...
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但是论文提出，由于是对每个batch中的每一个样本都做了梯度惩罚（随机数的维度是(batchsize，1)），因此判别器中不能使用batchnorm,但是可以使用其他的normalization方法，比如LayerNormalization、WeightNormalization和InstanceNormalization，论文中
在正文之前，先声明：笔者所有的GAN的知识，仅仅从网上的科普文所读而来，我并没有直接读过任何关于GAN的论文，因此，文中的结果可能跟主流的结果有雷同，也可能有很大出入，而且本文的讲述方法并不符合GAN的历史发展进程。
当WGAN提出时，作者无法想到适当的实施方式来实现此不等式。因此，他们想出了一个办法，就是将评论家的权重降低到一些很小的值。这样，层的输出以及最终评论家的输出都被限制在一些较小的值上。在WGAN论文中，权重被限制在[-0.01，0.01]的范围内。
在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天，一篇新鲜出炉的arXiv论文《WasserteinGAN》却在Reddit的MachineLearning频道火了，连Goodfellow都在帖子里和大家热烈讨论，这篇论文究竟有什么了不得的地方呢？要知道自从2014年IanGoodfellow提出以来，GAN就存在着训练困难、生成器和判别器的loss无法指示...
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