Feature Statistics Mixing Regularization for Generative Adversarial Network损失函数公式

Feature Statistics Mixing Regularization (FSMR)是一种正则化方法，用于训练生成对抗网络（GAN）。FSMR的目的是通过对齐生成器和判别器的特征统计信息来提高GAN的稳定性和生成图像的质量。

FSMR的损失函数公式如下：

$L_{FSMR} = \lambda \sum_{i=1}^{n} \left\| \frac{1}{m} \sum_{j=1}^{m} (\mu_i^G(j) - \mu_i^R(j)) \right\|^2_F$

其中，$n$是特征图的数量，$m$是特征图的大小。$\mu_i^G(j)$和$\mu_i^R(j)$分别是生成器和判别器在第$i$个特征图上第$j$个元素的均值。$\lambda$是正则化参数。

该公式的意义是对齐生成器和判别器在每个特征图上的统计信息。通过最小化$L_{FSMR}$，可以使生成器和判别器的特征统计信息更加相似，从而提高GAN的稳定性和生成图像的质量。