生成式对抗网络中梯度消失的问题

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？

写回答
好问题 0 提建议
追加酬金
关注问题
分享
邀请回答
编辑收藏删除结题
收藏举报

1条回答默认最新

关注

码龄粉丝数原力等级 --

被采纳

被点赞

采纳率
bcv1741 2017-10-22 11:45
关注
请搜索关于wgan的内容，自然会明白

本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?

解决无用
评论打赏
分享
举报

评论

按下Enter换行，Ctrl+Enter发表内容

报告相同问题？

关注问题

生成式对抗网络中梯度消失的问题
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
Mnist两层神经网络梯度一直为零 python 神经网络
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
深度学习有关梯度的问题 python 机器学习深度学习
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
生成式对抗网络GAN综述
2017-11-05 15:12

生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GANs）是深度学习领域的一个重要分支，由Ian ...通过学习这些内容，读者不仅可以掌握生成式对抗网络的基本原理，还能了解其在实际问题中的应用和最新研究动态。
我利用torch搭建了一个神经网络但是需要神经网络的输出控制在0-1之间训练后发生了梯度消失 python 人工智能神经网络
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
tensorflow2.x 深度学习使用相同梯度进行梯度下降的两个相同神经网络，得到的结果却不同 tensorflow 深度学习神经网络
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
Python BP神经网络两分类反向传播代码问题 python 分类有问必答神经网络
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
关于梯度下降法的问题有问必答机器学习算法线性回归
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
梯度下降算法、牛顿迭代算法的相关问题人工智能机器学习算法
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
tensorflow中神经网络优化器问题 tensorflow
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
生成式对抗网络GAN的研究进展与展望_王坤峰.pdf
2019-11-24 11:01

生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）是一种深度学习模型，它基于博弈论中的二人零和游戏概念，由两个神经网络组件——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成。生成器的目标是创建与...
关于MINIST的GAN网络中归一化参数修改的问题 python 人工智能
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
生成模型-生成对抗网络1
2022-08-03 15:17

3. **WGAN**（ Wasserstein GAN）：利用 Wasserstein 距离衡量生成器与真实分布的差异，解决了原GANs中梯度消失的问题。 4. **WGAN-GP**（Wasserstein GAN with Gradient Penalty）：进一步稳定WGAN的训练，通过添加...
生成式对抗网络的通信网络安全技术.pdf
2021-09-20 00:21

最后，生成式对抗网络的模型及算法研究是一个不断发展的领域，学者们在探索如何利用这一技术解决网络攻击问题的同时，也在不断优化和改进模型，以期达到更好的网络安全防护效果。随着研究的深入，GANs及其变种在网络...
没有解决我的问题, 去提问

悬赏问题

¥15 unity terrain打包后地形错位，跟建筑不在同一个位置，怎么办
¥15 FileNotFoundError 解决方案
¥15 uniapp实现如下图的图表功能
¥15 u-subsection如何修改相邻两个节点样式
¥30 vs2010开发 WFP（windows filtering platform）
¥15 服务端控制goose报文控制块的发布问题
¥15 学习指导与未来导向啊
¥15 求多普勒频移瞬时表达式
¥15 如果要做一个老年人平板有哪些需求
¥15 k8s生产配置推荐配置及部署方案

生成式对抗网络中梯度消失的问题

1条回答 默认 最新

悬赏问题

1条回答默认最新