标签:https lse nat src com tail sga elf The
转自:https://blog.csdn.net/u013289254/article/details/97302883
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LSGANs是用来解决原始GAN的两个缺陷:生成的图片质量不高以及训练过程不稳定。
上图中左边是生成器,右边是判别器,LSE损失替换了普通GAN的BCE损失。
那么最终的生成损失:
# Train the discriminator d_loss_real = self.discriminator.train_on_batch(imgs, valid) d_loss_fake = self.discriminator.train_on_batch(gen_imgs, fake) d_loss = 0.5 * np.add(d_loss_real, d_loss_fake)
判别损失计算:
D不再是原始GAN的最大化目标函数,而是最小化:
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原文地址:https://www.cnblogs.com/BlueBlueSea/p/14885164.html