GAN判别器的损失函数怎么计算?激活函数在此起什么作用?
时间: 2023-07-05 08:22:44 浏览: 82
GAN判别器的损失函数通常采用二分类交叉熵损失函数。判别器的目标是将真实样本(标签为1)与生成样本(标签为0)区分开来。因此,对于一个真实样本,其损失函数为:$-\log D(x)$,其中$D(x)$为判别器对于真实样本$x$的输出。对于一个生成样本,其损失函数为:$-\log(1-D(G(z)))$,其中$G(z)$为生成器对于噪声$z$的输出,$D(G(z))$为判别器对于生成样本的输出。
激活函数在判别器中起到的作用是将判别器的输出映射到0到1的区间,表示该样本属于真实样本的概率。常用的激活函数有sigmoid和softmax函数。sigmoid函数将输出映射到0到1之间,可以用于二分类问题;softmax函数将输出映射到多个类别的概率,可以用于多分类问题。
相关问题
gan生成器激活函数
GAN(Generative Adversarial Networks)是一种用于生成模型的深度学习架构,包括生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器负责生成逼真的样本,而判别器则负责区分生成的样本和真实的样本。
生成器的激活函数一般使用非线性函数,以帮助模型学习更复杂的分布。常见的生成器激活函数有以下几种:
1. Sigmoid函数:将输出限制在0到1之间,常用于二分类问题。但在生成器中,它的梯度在远离中心时会变得很小,可能导致梯度消失问题。
2. ReLU函数(Rectified Linear Unit):将负值置为0,正值保持不变。ReLU在训练时具有较快的收敛速度,并且没有梯度消失问题,因此在生成器中被广泛使用。
3. LeakyReLU函数:在负值区域引入一个较小的斜率,以解决ReLU函数中负值区域梯度为0的问题。LeakyReLU在生成器中也经常被使用。
4. Tanh函数:将输出限制在-1到1之间,常用于生成具有对称分布的样本。与Sigmoid函数类似,Tanh函数也存在梯度消失问题。
以上是一些常见的生成器激活函数,在实际应用中,选择适合任务和数据分布的激活函数是很重要的。同时,还可以通过添加批归一化、残差连接等技术来提升生成器的性能。
gan的损失函数为什么难以下降
GAN(生成对抗网络)是一种用于生成模型的深度学习架构,由生成器和判别器两个网络组成。生成器试图生成逼真的样本,而判别器则试图区分真实样本和生成样本。
GAN的损失函数通常使用对抗损失函数,也称为最小最大(min-max)损失函数。该损失函数由两部分组成:生成器的损失和判别器的损失。
生成器的损失函数旨在使生成器生成的样本更逼真。它通过最小化生成样本被判别器判断为假的概率来实现。换句话说,生成器希望生成的样本能够欺骗判别器,使其无法准确区分真实样本和生成样本。
判别器的损失函数旨在使判别器能够准确地区分真实样本和生成样本。它通过最大化判别器正确判断真实样本和生成样本的概率来实现。换句话说,判别器希望能够准确地识别出哪些样本是真实的,哪些是生成的。
然而,GAN的损失函数难以下降的原因有以下几点:
1. GAN的训练过程是一个零和博弈,生成器和判别器相互竞争,优化一个网络会影响另一个网络的性能。这种竞争关系导致训练过程不稳定,损失函数很难收敛到最优解。
2. GAN的损失函数是非凸的,存在多个局部最优解。这使得优化过程容易陷入局部最优解,而无法达到全局最优解。
3. GAN的训练过程中存在模式崩溃问题,即生成器只能生成一小部分样本,而无法生成多样化的样本。这导致损失函数在训练过程中很难下降。
因此,GAN的损失函数难以下降是由于训练过程的不稳定性、非凸性以及模式崩溃等问题所导致的。
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