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?
关注
码龄 粉丝数 原力等级 --
- 被采纳
- 被点赞
- 采纳率

首页/
已采纳
生成式对抗网络中梯度消失的问题
收起
- 写回答
- 好问题 0 提建议
- 关注问题
微信扫一扫
点击复制链接分享
- 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 03:45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? 本回答被专家选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢? 本回答被题主和专家选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?解决 无用评论 打赏举报微信扫一扫
点击复制链接分享
编辑预览轻敲空格完成输入- 显示为
- 卡片
- 标题
- 链接
评论按下Enter换行,Ctrl+Enter发表内容
编辑
预览

轻敲空格完成输入
- 显示为
- 卡片
- 标题
- 链接
报告相同问题?
提交
- 2022-08-03 11:10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 11:28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
- 2021-04-24 18:16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
- 2017-11-05 07:12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。
- 2021-03-11 16:07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
- 2022-03-16 17:20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
- 2022-11-07 10:24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 03:56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 00:17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
- 2021-10-21 12:18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
- 2019-11-24 03:01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...
- 2023-05-08 07:38需要注意的是,GANs的训练并不总是稳定,可能会出现模式崩溃、梯度消失或爆炸等问题。为了解决这些问题,研究者提出了多种变体,如 Wasserstein GAN (WGAN)、LSGAN (Least Squares GAN) 和 CGAN (Conditional GAN) ...
- 2025-02-12 08:15King_FLYz的博客 因为研究方向内含深度学习的GAN网络,所以挑重点学习了一下,捋清楚了GAN网络的生成器、判别器、损失函数的代码层面的相关内容。
- 2022-08-03 07:173. **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...
- 没有解决我的问题, 去提问