什么是对抗损失(Adversarial Loss)

AI解读 2个月前 硕雀
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对抗损失Adversarial Loss)是生成对抗网络GANs)中用于训练判别器的关键技术,其目的是通过对抗性训练生成逼真的数据。在GANs中,生成器(Generator)和判别器(Discriminator)共同工作,生成器试图生成能够欺骗判别器的假样本,而判别器则试图区分真实样本和假样本。

具体来说,对抗损失使得生成器在训练过程中不断尝试生成更加逼真的样本,以欺骗判别器,而判别器则不断改进其区分能力,以减少被生成器欺骗的可能性。这种博弈机制使得生成器和判别器在训练过程中相互促进,最终生成器能够生成高质量的样本。

此外,对抗损失还可以根据不同的应用场景进行扩展,例如引入条件变量的条件对抗损失和连续对抗损失等,这些变化使得GAN在图像、文本、音频等多个领域中取得了显著的进展

来源:www.aiug.cn
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