所以作者采取了一个非常简单的做法，就是限制神经网络 f_\theta 的所有参数 w_i 的不超过某个范围 [-c, c] ，比如 w_i \in [- 0.01, 0.01] ，此时关于输入样本 x 的导数 \frac{\partial f_w}{\partial x} 也不会超过某个范围，所以一定存在某个不知道的常数 K 使得 f_w 的局部变动 ...

2024年8月6日 · 在这篇文章中，我们提出了一种新的包围框相似度度量方法，即归一化高斯Wasserstein Distance Loss (N-GWDLoss)。 N-GWD Loss 是针对小目标检测而设计的，它通过归一化高斯形式的 Wasserstein 距离来 度量 包围框之间的相似度。

2024年4月8日 · 具体来说，使用W-loss 作为损失函数替代传统的 BCE 等 loss，并使用梯度惩罚来防止 mode collapse。 WGAN-GP 使用了 Wasserstein distance（也成为Earth Mover’s distance, EMD）作为训练 GAN 模型的目标函数，Wasserstein distance is a function of amount and distance，体现的是生成的数据的分布 ...

2024年4月22日 · WGAN的核心在于采用Wasserstein距离（也称为Earth Mover's Distance，EMD）替代传统GAN中的Jensen-Shannon散度作为判别器的损失函数。 Wasserstein距离衡量的是两个概率分布之间的“推土机成本”，即最小化将一个分布的所有质量移动到另一个分布所需的工作量，它在概率分布差异较小或不完全重叠时仍能提供有意义的梯度信息。 WGAN定理指出，通过构造一个满足K-Lipschitz条件的判别器，并最大化其对真实数据和生成 …

2023年11月26日 · 为解决iou-loss当边界框无重叠时，iou=0，iou-loss=1-iou=1，导数消失问题，引入了一个最小闭包区的概念，即能将预测框和真实框包裹住的最小矩形框。 紫色框为Ground-truth，蓝色框为预测框，绿色的边框则为最小包围框。

2021年5月25日 · 因此，我们可以将Wasserstein损失实现为TensorFlow Keras自定义损失函数，如下所示： w_loss = -tf.reduce_mean(y_true*y_pred) return w_loss. 它旨在使真实图像相对于伪图像的得分最大化。 因此，在WGAN中，鉴别器也被称为评论家 (critic)。 但是由于WGAN删除了鉴别器的输出中sigmoid激活函数。 因此，评论家的预测是无限的，需要通1-Lipschitz进行约束。 Wasserstein损失中提到的数学假设是1-Lipschitz函数。 我们说评论家D (x)如果满足以下不等 …

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2024年6月5日 · Dacă vrei să slăbești,【W-Loss】este o opțiune excelentă ⚠️ - Vezi Contraindicații pe Prospect ️ - Preț pe Stoc (DOAR 137 cutii) la Catena, Tei, Dr Max ️

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