深度卷积生成对抗网络的目标函数
时间: 2024-05-18 14:03:40 浏览: 76
深度卷积生成对抗网络(DCGAN)的目标函数包括两部分:生成器(G)和判别器(D)的损失函数。
1. 生成器的损失函数
生成器的目标是生成与真实数据相似的虚假数据,因此其损失函数可以定义为虚假样本与真实样本的差距,即:
L_G = log(1 - D(G(z)))
其中,z是生成器的输入噪声,D(G(z))表示判别器对虚假样本的输出。
2. 判别器的损失函数
判别器的目标是区分真实数据和虚假数据,因此其损失函数可以定义为真实样本和虚假样本的分类误差,即:
L_D = -[log(D(x)) + log(1 - D(G(z)))]
其中,x表示真实数据,D(x)表示判别器对真实样本的输出。
DCGAN的目标函数可以定义为两部分损失函数的和:
L = L_G + L_D
通过反向传播算法,可以对生成器和判别器的参数进行优化,从而实现更好的生成效果和分类准确率。
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