# 实现 LSGAN 的 PyTorch 指南
在这一篇文章中，我们将通过步骤清晰的方式学习如何使用 PyTorch 实现 LSGAN（Least Squares Generative Adversarial Networks）。首先，我会给您一个概述流程的表格，接着详细介绍每个步骤需要实施的代码，以及相应的代码注释。最后，我们还会通过流程图和旅行图的方式，帮助您更好地理解这一过程。
## 步
原创
2024-10-17 11:03:22
77阅读
# PyTorch 实现 LS-GAN 详解
在深度学习领域，生成对抗网络（GANs）已成为一种颇受欢迎的生成模型。其中，Least Squares GAN（LS-GAN）是其一种变体，通过最小化生成图像与目标真实图像之间的差异，从而生成更高质量的图像。本文将介绍如何使用 PyTorch 实现 LS-GAN，并通过代码示例加深理解。
## LS-GAN 的基本原理
LS-GAN 的核心思想是
原创
2024-10-24 06:06:31
408阅读
生成网络的要点就是 判别网络利用 符合正态分布的输入到生成网络，输出到判别网络，判为假，与真实图片输入判别网络后判别为真，共同组成loss训练判别网络。而相反符合正态分布的输入到生成网络，输出到判别网络，判为真的loss
原创
2021-04-22 21:50:22
215阅读
事实证明，使用生成对抗网络（GAN）进行无监督学习是成功可行的。常规GAN默认的判别器设置是sigmoid交叉熵损失函数训练的分类器。但是，在训练学习过程中这种损失函数的使用可能会导致梯度消失。
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2021-07-12 09:47:51
326阅读
1，摘要事实证明，使用生成对抗网络（GAN）进行无监督学习是成功可行的。常规GAN默认的判别器设置是sigmoid交叉...
原创
2021-07-18 14:50:23
283阅读
最近正在学习RNN相关的知识，并尝试使用LSTM网络实现回归分析。刚刚接触RNN相关网络的上手难度比较大，首先寻找相关的代码并没有找到比较满意的。这几天终于把LSTM相关网络调试通过现在把我的代码及数据集开源，供大家学习参考。 LSTM回归算法代码分享LSTM简介数据集介绍代码展示 LSTM简介在这里不再介绍相关的理论知识。我对这个网络的理解：如果某个的时间相关性强，那么RNN相关
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2023-10-06 14:54:40
95阅读
有如下代码块 self.gan_mode = gan_mode if gan_mode == 'lsgan':
原创
2022-01-05 11:11:54
1025阅读
基于Jittor框架实现LSGAN图像生成对抗网络 生成对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。GAN模型由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个部分组成
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2021-02-28 15:41:00
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DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGAN、BEGAN原理总结及对比 GAN系列学习(2)——前生今世本文已投稿至微信公众号--机器学习算法工程师，欢迎关注 本文是GAN系列学习–前世今生第二篇，在第一篇中主要介绍了GAN的原理部分，在此篇文章中，主要总结了常用的GAN包括DCGAN,WGAN,WGA
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2023-08-03 21:25:22
277阅读
GAN的发展系列一（CGAN、DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGAN、BEGAN）在上一篇文章中我
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2022-10-21 14:13:12
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一些理论性的生成对抗网络GAN的实现包括:DCGAN, LSGAN, WGAN, WGAN-GP, BEGAN,还有DRAGAN。
这篇文章执行了与论文结构相同的模型结构，并在没有进行择优挑选的情况下将其与CelebA数据集进行了比较。
内容
特征
模型
数据集
CelebA
结果
DCGAN
LSGAN
WGAN
WGAN-GP
BEGAN
DRAGAN
结论
使用
要求
类似的工作
特征
模型
JS divergence 存在问题固有问题，由此，介绍了LSGAN、WGAN等技术。
原创
2021-06-22 16:48:04
629阅读
JS divergence 存在问题固有问题，由此，介绍了LSGAN、WGAN等技术。
原创
2022-03-15 11:36:46
153阅读
*代码地址**: [LSGAN](https://github.com/eriklindernoren/Keras-GAN/blob/master/gan/gan.py)**
文章目录Tips for Improving GANJS divergence is not suitable(JS divergence衡量分布的问题)Least Square GAN (LSGAN)Wasserstein GAN (WGAN): Earth Mover’s Distanceearth mover's distanceWhy Earth Mover’s Distance?WGA
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2024-09-07 22:12:34
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A CUDA assertion error pops up when setting --no_lsgan. It seems it's because there are negative values thrown into the nn.BCELoss(). Get's fixed applying nn.BCEWithLogitsLoss() instead.(...)/opt/conda/conda-bld/pytorch_1512386481460/work/torch/lib/THC
原创
2021-08-13 09:35:16
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GAN系列学习(1)——前生今世 DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGAN、BEGAN原理总结及对比 【Learning Notes】变分自编码器（Variational Auto-Encoder，VAE） 2. GAN的原理： GAN的主要灵感来源于博弈论中零和博弈的思想，应用到深度学习神
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2018-04-27 00:15:00
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文章目录前言一、EnlightenGAN1. 思路概述2. 实现方法3. 损失函数（1）全局-局部判别器和生成器的损失函数标准GAN损失函数相对判别器的提出LSGAN——最小二乘GANEnlightenGAN的判别器、生成器损失函数（2）自特征保留损失 （Self Feature Preserving Loss）（3）最终的损失消融实验二、 Zero-DCE1. 思路概述2. 实现方法3. 损失
文章目录1.DCGAN-基于深度卷积的GAN2.InfoGAN3.AC-GAN4.AEGAN：基于自编码的GAN5.WGAN：基于推土机距离的GAN6.WGAN-GP：带梯度惩罚项的WGAN7.LSGAN：最小乘二GAN8.GAN-cls：具有匹配感知的判别器9.SRGAN:适用超分辨率重建的GAN9.1 ESPCN：基于卷积神经网络的图像超分辨率方法9.2 SRGAN 1.DCGAN-基于深度
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2024-04-12 08:26:29
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任务描述GAN全称是 Generative Adversarial Network，即生成对抗网络。在14年被Goodfellow等提出后即热度不断一经推出便引爆全场，此后各种花式变体DCGAN、WGAN、CGAN、CYCLEGAN、STARGAN、LSGAN等层出不穷，在“换脸”、“换衣”、“换天地”等应用场景下生成的图像、视频以假乱真，好不热闹。生成对抗网络一般由一个生成器（生成网络），和一个判别器（判别网络）组成。生成器的作用是，通过学习训练集数据的特征，在判别器的指导下，将随机噪声分布尽
原创
2021-06-05 16:41:03
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