刚入门小白，在看文献综述时里面说到，由于真实数据和生成数据有非常小的重叠，所以目标函数的JS散度是常数，而这会引起梯度消失的问题。
求解答：JS散度为常数和梯度消失有什么关系呢？
生成式对抗网络中梯度消失的问题
- 写回答
- 好问题 0 提建议
- 追加酬金
- 关注问题
分享- 邀请回答
-
1条回答 默认 最新
- 2017-10-19 07:38回答 1 已采纳 请搜索关于wgan的内容，自然会明白
- 2022-08-03 19:10回答 2 已采纳 导包的代码我省略了，里面主要修改的是数据需要归一化、权重系统weight_init_std=0.01修改为了1、学习率降低(修改为0.05)。如果想做的更好一些，可以增加dropout # 显示图形
- 2022-08-02 19:28回答 2 已采纳 没啥问题，在你 a 的初值为 a = 0.0827 的情况下，d 最终为可以表达为 d = (2^14) * a = 16384 * a，所以 d 关于 a 的偏导数为 dd/da = 16384，属
- 2022-06-21 16:07HheeFish的博客 随着时间的推移，生成器和鉴别器模型都试图通过相互竞争来打败对方，这就是生成式对抗网络的术语“对抗性”的来源，优化是基于极大极小博弈问题。在训练过程中，Generator和Discriminator的参数都使用反向传播进行...
- 2021-04-25 02:16回答 1 已采纳 1. 把loss函数也放出来看看 2. 先把中间的sigmoid改成Relu（或者其他变种），最后一层使用sigmoid
- 2021-03-12 00:07回答 2 已采纳 在上面给的代码的第164行处插入 optimizer = optimizers.Adam(lr=1e-4) 重新初始化optimizer，这样两个模型训练后的测试结果就一样了，望采纳
- 2022-03-17 01:20回答 2 已采纳 反向传播部分计算公式是对的 吴恩达深度学习第二次作业_牛客博客 带有一个隐藏层的平面数据分类 解释一下，就是一个二维平面有两种不同的花色，我
- 2018-12-05 15:23镰刀韭菜的博客 生成式对抗网络模型综述 摘要 生成式对抗网络模型(GAN)是基于深度学习的一种强大的生成模型，可以应用于计算机视觉、自然语言处理、半监督学习等重要领域。生成式对抗网络最最直接的应用是数据的生成，而数据质量...
- 2022-11-07 18:24回答 2 已采纳 你可以参考下这篇文章：用梯度下降算法解决线性回归问题
- 2022-02-08 11:56回答 2 已采纳 这些知识属于工程数学原理的内容，具体分支是最优化理论，您可以参考相关教材。一般地，优化问题可以分为无约束优化和有约束优化，您提到的梯度法和牛顿法都属于无约束优化中的梯度类方法，此外无约束优化中还有非梯
- 2018-11-09 08:17回答 1 已采纳 梯度下降算法的优化器就是一种BP算法 除了梯度下降（GD）或者随机梯度下降（SGD），还有很多别的BP算法，比如Adam、Adadelta、RMSprop，通称“优化器”，所谓优化器就是调整模型权重
- 2022-05-14 10:32无脑敲代码，bug漫天飞的博客 D与G训练无法同步，训练难度大，会产生梯度消失问题； 5. GAN的优化和改进 限定条件优化 -- CGAN，InfoGAN, GPGAN, Text to image 迭代式生成优化 -- LAPGAN, StackGAN, PPGN 结构优化 -- DCGAN, Pix2Pix 3 CGAN 1....
- 2021-10-21 20:18回答 1 已采纳 sigmoid和和tanh两个函数虽然都是[0, 1]，但是你会发现他们的导数是不一样的，tanh的导数范围是[-1, 1], 而sigmoid的导数范围是[0, 0.25]，在反向传播的时候，sig
- 2022-02-06 16:51皇儒无上的博客 GAN网络理解和实践
- 2023-04-12 22:47北岛寒沫的博客 使得生成器生成的假样本难以被不断优化的判别器识别出来。
- 没有解决我的问题, 去提问
悬赏问题
- ¥15 自动转发微信群信息到另外一个微信群
- ¥15 outlook无法配置成功
- ¥30 这是哪个作者做的宝宝起名网站
- ¥60 版本过低apk如何修改可以兼容新的安卓系统
- ¥25 由IPR导致的DRIVER_POWER_STATE_FAILURE蓝屏
- ¥50 有数据，怎么建立模型求影响全要素生产率的因素
- ¥50 有数据，怎么用matlab求全要素生产率
- ¥15 TI的insta-spin例程
- ¥15 完成下列问题完成下列问题
- ¥15 C#算法问题, 不知道怎么处理这个数据的转换