优化Wasserstein GAN训练:梯度惩罚提升模型稳定性与生成质量

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0 下载量 67 浏览量 更新于2024-07-20 收藏 5.9MB PDF 举报
标题:"改进训练的Wasserstein GANs"(Improved Training of Wasserstein GANs) 描述:该论文探讨了生成性对抗网络(GANs)在深度学习中的广泛应用,尽管它们展示了强大的生成能力,但在训练稳定性上却面临着挑战。传统的Wasserstein GAN (WGAN)方法旨在解决GAN训练不稳定的问题,然而,它仍然存在生成低质量样本或无法收敛的问题。研究者发现,WGAN中使用权重剪辑(weight clipping)来确保批评家(critic)的Lipschitz连续性可能是导致这些问题的原因。 作者们观察到,这种强制性的权重约束可能导致批评家行为异常,因此他们提出了一种替代方案——通过惩罚批评家对其输入的梯度范数(gradient norm penalty)来控制权重。这种方法避免了直接剪切权重,使得WGAN的训练更为稳健。实验结果表明,新提出的惩罚机制显著提高了WGAN的性能,使其能够在广泛的架构下进行稳定训练,包括具有101层的ResNet网络和具有连续生成器的语言模型。 论文亮点在于,在几乎无需超参数调整的情况下,改进后的WGAN能够在CIFAR-10和LSUN卧室等数据集上实现高质量的图像生成。这意味着研究人员已经找到了一种更有效且更具普适性的训练策略,这对于推动GAN技术的实际应用和发展具有重要意义。 这篇论文的核心贡献在于提出了一个新的训练技巧,解决了Wasserstein GAN在高维空间中训练时的挑战,为稳定、高效地生成高质量样本提供了一个新的解决方案。这将有助于进一步提升生成模型的实用性和可靠性,对于人工智能领域的研究者和实践者来说,具有很高的价值。