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gan训练时常用的技巧
发布于 2023-11-13 15:09:05
GAN（生成对抗网络）是一种深度学习模型，由生成器和判别器组成，用于生成逼真的虚拟数据。以下是一些训练 GAN 时常用的技巧：
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稳定训练：GAN 训练往往不稳定，有时会出现模式坍塌或不收敛的情况。一些技巧例如批量归一化、渐进式训练、正则化等可以帮助提高稳定性。
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生成器和判别器的平衡：确保生成器和判别器的能力相当，避免其中一个过于强大而导致训练失衡。
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多样化的损失函数：使用多种损失函数，如生成器和判别器的损失函数、衡量生成图像与真实图像相似性的损失函数等，有助于提高生成器的效果。
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噪声注入：向生成器和判别器中注入噪声，有助于提高模型的泛化能力，防止模式崩溃。
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迭代式训练：从简单到复杂，逐步训练模型。这有助于更快地发现问题并减少训练不稳定性。
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生成器投影：通过对潜在空间（latent space）的学习，使得生成器能够更好地探索潜在空间，并生成更多样化、逼真的图像。
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评估生成样本质量：引入评价指标，如FID（Fréchet Inception Distance）等来评估生成样本的质量，并根据评价结果优化训练。
这些技巧可以帮助改善 GAN 的训练效果，但需要根据具体的任务和数据集进行调整和优化。
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