FSMR-GAN的总损失函数
时间: 2023-12-25 15:22:22 浏览: 30
FSMR-GAN的总损失函数可以分为两部分,分别是生成器的损失函数和判别器的损失函数。其中,FSMR-GAN是一种基于对抗训练的生成对抗网络,引入了一种新的特征选择方法,可以提高生成器的性能。具体来说,FSMR-GAN的总损失函数可以表示为:
L = Lg + Ld
其中,Lg是生成器的损失函数,Ld是判别器的损失函数。
生成器的损失函数Lg可以表示为:
Lg = αLadv + βLidt + γLfs
其中,Ladv是对抗损失函数,用于使生成器生成的样本更接近真实样本,可以表示为:
Ladv = -log(D(G(z)))
其中,D表示判别器,G表示生成器,z为生成器的输入噪声。该损失函数的目标是最小化D(G(z)),即让判别器无法区分真实样本与生成样本。
Lidt是身份损失函数,用于保持生成图像的身份信息不变,可以表示为:
Lidt = || f(G(x)) - f(x) ||
其中,f表示一个特征提取器,用于提取图像的特征。该损失函数的目标是最小化G(x)与x之间的身份信息差异,即保持生成图像的身份信息不变。
Lfs是特征选择损失函数,用于选择最具有区分性的特征,可以表示为:
Lfs = Σi=1k || f(G(x))i - f(x)i ||
其中,k表示特征维度,f表示特征提取器,该损失函数的目标是最大化G(x)与x之间的特征选择差异,即选择最具有区分性的特征。
判别器的损失函数Ld可以表示为:
Ld = log(D(x)) + log(1 - D(G(z)))
其中,x为真实样本,z为生成器的输入噪声,D表示判别器,G表示生成器。该损失函数的目标是最大化真实样本被判别为真实样本的概率,最大化生成样本被判别为生成样本的概率。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![xlsx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083732.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)