vae与gan的生成器有什么区别
时间: 2023-12-10 07:05:26 浏览: 77
VAE-GAN _VAEGAN
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VAE(Variational Autoencoder)和GAN(Generative Adversarial Network)是两种常见的生成模型,它们的生成器有以下区别:
1. 目标函数:VAE的生成器通过最大化数据的似然性来学习生成数据,即通过最大化生成样本与真实样本的重构误差来训练。而GAN的生成器通过与判别器进行对抗学习,目标是最小化生成样本被判别为假的概率。
2. 潜在空间:VAE的生成器将输入样本映射到潜在空间中的一个分布,并通过从该分布中采样来生成新样本。这种分布通常假设为高斯分布。而GAN的生成器直接将输入样本映射到生成样本空间。
3. 训练过程:VAE的生成器通过最小化重构误差和正则项来学习潜在空间的分布,并使用重参数化技巧来实现可导性。而GAN的生成器通过与判别器进行对抗学习,迭代地优化生成样本以欺骗判别器。
4. 生成样本质量:由于GAN的生成器是通过对抗学习训练得到的,它在生成样本质量方面往往表现更好,能够产生更逼真的样本。而VAE的生成器则更侧重于重构真实样本,生成样本的质量可能相对较低。
总的来说,VAE的生成器更注重对数据的重构和学习潜在空间的分布,而GAN的生成器则更注重生成样本的质量和逼真度。
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