loss_D = (loss_D_real + loss_D_fake) * 0.5
为什么要乘以0.5?
loss_D = (loss_D_real + loss_D_fake) * 0.5
为什么要乘以0.5?
在GAN中,Discriminator(判别器)的目标是尽可能准确地区分真实样本和生成样本。而且,判别器的损失函数是交叉熵损失(BCELoss),用来衡量判别器的输出与真实标签之间的差异。
在计算判别器的损失函数时,通常会乘以0.5的系数。这是因为在GAN中,有两个部分需要计算损失函数:判别器对真实样本的损失(D_real_loss)和判别器对生成样本的损失(D_fake_loss)。
对于判别器对真实样本的损失(D_real_loss):真实样本的标签是1(即真实样本),判别器的输出是判别为真实样本的概率。交叉熵损失会计算判别器的输出与标签之间的差异,目标是让判别器的输出尽可能接近1。因此,计算D_real_loss时,将判别器的输出与真实标签(全为1)计算交叉熵损失。
对于判别器对生成样本的损失(D_fake_loss):生成样本的标签是0(即生成样本),判别器的输出是判别为生成样本的概率。同样,交叉熵损失会计算判别器的输出与标签之间的差异,目标是让判别器的输出尽可能接近0。因此,计算D_fake_loss时,将判别器的输出与生成标签(全为0)计算交叉熵损失。
最后,判别器的总损失是D_real_loss和D_fake_loss的和,即D_train_loss = D_real_loss + D_fake_loss。
为什么要乘以0.5呢?这是为了平衡D_real_loss和D_fake_loss的权重,确保它们对总损失的贡献相等。如果不乘以0.5,D_fake_loss会对总损失的贡献更大,导致训练不稳定。
下面是给出的代码段中的解释和示例:
y_real_ = torch.ones(mini_batch) # ground-truth 全为1
y_fake_ = torch.zeros(mini_batch) # 全为0
x_, y_real_, y_fake_ = Variable(x_.cuda()), Variable(y_real_.cuda()), Variable(y_fake_.cuda())
D_result = D(x_).squeeze()
D_real_loss = BCE_loss(D_result, y_real_) # 应用BCELoss
z_ = torch.randn((mini_batch, 100)).view(-1, 100, 1, 1)
z_ = Variable(z_.cuda())
G_result = G(z_)
D_result = D(G_result).squeeze()
D_fake_loss = BCE_loss(D_result, y_fake_) # 应用BCELoss
D_fake_score = D_result.data.mean()
D_train_loss = D_real_loss + D_fake_loss # 实现上述公式7
有关BCE_loss
的计算,可以使用以下示例代码:
import torch
import torch.nn as nn
# 假设D_result是判别器的输出,y_real_和y_fake_是真实标签和生成标签
BCE_loss = nn.BCELoss()
loss = BCE_loss(D_result, y_real_or_fake_)
总结起来,乘以0.5的作用是为了平衡判别器对真实样本和生成样本的损失的权重,确保它们对总损失的贡献相等,以提高GAN的训练稳定性。