损失函数资讯

9个主流GAN损失函数的数学原理和代码实现：从经典模型到现代变体

生成对抗网络(GANs)的训练效果很大程度上取决于其损失函数的选择。本研究首先介绍经典GAN损失函数的理论基础，随后使用PyTorch实现包括原始GAN、最小二乘GAN(LS-GAN)、Wasserstein GAN(WGAN)及带梯度惩罚的WGAN(WGAN

在机器学习领域，训练数据的价值并非均等：部分训练数据点对模型训练的影响显著高于其他数据点。评估单个数据点的影响程度通常需要反复重训练模型，计算效率低下。Lossval提出了一种创新方法，通过将数据价值评估过程直接集成到神经网络的损失函数中，实现了高效的数据价值

了解了这些内容后，我们将介绍损失。我们将回答这个问题：什么是损失？但是，我们不要忘记“什么是损失函数？”，我们甚至会研究一些常用的损失函数。