计算判别器的损失 dis_loss,包括真实数据的判别损失和生成数据的判别损失。
时间: 2024-03-30 13:33:43 浏览: 29
判别器的损失 dis_loss 可以定义为真实数据的判别损失和生成数据的判别损失之和。具体地,设真实数据的标签为y,生成器生成的数据的标签为y_hat,则真实数据的判别损失可以定义为:
real_loss = cross_entropy(D(x), y)
其中,D(x)表示判别器对真实数据的判断结果。同样地,生成数据的判别损失可以定义为:
fake_loss = cross_entropy(D(G(z)), y_hat)
其中,G(z)表示生成器生成的数据,D(G(z))表示判别器对生成数据的判断结果。最终,判别器的损失可以定义为两者之和:
dis_loss = real_loss + fake_loss
这里需要注意的是,在训练判别器时,需要将真实数据和生成数据分别输入到判别器中,计算它们的判别损失。同时,在计算生成数据的判别损失时,生成器需要先生成数据,然后再将生成的数据输入到判别器中进行判断。
相关问题
generator = build_lstm_generator(seq_len, hidden_size, n_embeddings,compiler=False) discriminator = build_lstm_discriminator(seq_len + 1, hidden_size, n_embeddings) optimizer = Adam(learning_rate=0.0001) save_freq = 1000 gen_losses = Mean() dis_losses = Mean() for i,(x_inputs,x_outputs) in enumerate(dataset): gen_loss,dis_loss = train_on_step(x_inputs,x_outputs) gen_losses.update_state(gen_loss) dis_losses.update_state(dis_loss) if (i+1) % save_freq == 0: generator.save_weights(f"saved_models/iter-{(i+1)//save_freq}.h5") if i % 20 == 0: print(f'iter: {i}, generatorLoss: {gen_losses.result()}, discriminatorLoss: {dis_losses.result()}') gen_losses.reset_state() dis_losses.reset_state()
这段代码中,首先使用`build_lstm_generator()`函数和`build_lstm_discriminator()`函数分别创建了一个生成器和一个判别器,并使用`Adam()`函数定义了一个Adam优化器,学习率为0.0001。`seq_len`、`hidden_size`、`n_embeddings`等参数用于指定模型的超参数。
接着,代码使用`enumerate()`函数遍历了`dataset`中的每个batch,并调用`train_on_step()`函数对生成器和判别器进行一次训练。在训练过程中,代码使用`Mean()`函数分别计算了生成器损失和判别器损失的平均值,并使用`update_state()`函数更新了平均损失值。同时,代码还定义了一个变量`save_freq`,表示每训练多少个batch就保存一次模型。
在每次保存模型后,代码使用`print()`函数输出当前的迭代次数、生成器损失和判别器损失。这里使用了字符串插值的语法,即在输出字符串中使用`{}`占位符来引用变量的值。同时,代码还使用了`reset_state()`函数清空了平均损失值,以便下一个batch的计算。
总体来说,这段代码实现了对生成器和判别器的训练,并定期保存模型。在训练过程中,代码还输出了生成器损失和判别器损失的平均值。
dis loss与gen loss
"dis loss"和"gen loss"是深度学习中GAN(生成对抗网络)中的两个损失函数。
"dis loss",也称为"判别器损失",是指判别器网络的损失函数。在GAN中,判别器的任务是区分真实图像和生成图像。因此,"dis loss"的目标是最小化判别器在真实图像和生成图像上的分类误差。
"gen loss",也称为"生成器损失",是指生成器网络的损失函数。在GAN中,生成器的任务是生成逼真的图像。因此,"gen loss"的目标是最小化生成器在生成的图像与真实图像之间的差异,从而使生成器生成更逼真的图像。
"dis loss"和"gen loss"是GAN中两个相对独立的损失函数,通过交替训练,使得判别器和生成器不断优化,最终达到生成逼真图像的目的。
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