GAN对抗生成网络训练过程中生成器loss异常大于判别器loss的解决方案

在训练GAN时,随着轮数的增加,生成器损失值逐渐增大至6以上,而判别器loss几乎为零,看了其他博主的分享后,将生成器和判别器的学习率做了调整,再继续训练时,loss恢复正常。

调整部分:

效果:

### GAN 损失曲线分析与解读 #### 损失函数定义及其意义 对于生成对抗网络 (GAN),判别器生成器之间的交互由特定的损失函数建模。具体而言,生成器损失 \( L_G \) 判别器损失 \( L_D \) 定义如下: - **生成器损失**:\( L_G = E_{z \sim p_z(z)}[\log G(z)] + E_{x \sim p_x(x)}[1 - \log D(x)] \)[^2] - **判别器损失**:\( L_D = E_{z \sim p_z(z)}[\log D(G(z))] + E_{x \sim p_x(x)}[\log(1 - D(x))] \) 这些公式表明,生成器试图最大化其输出被误认为真实样本的概率,而判别器则努力区分真假样本。 #### 损失曲线的特点 在训练过程中,理想情况下两个损失应该表现出某种平衡状态。然而实际操作中可能会遇到一些挑战: - 判别器过强可能导致生成器难以获得有效反馈; - 如果生成器太弱,则无法提供足够的多样性给判别器学习; - 训练初期可能出现不稳定现象,即一方迅速优于另一方; 因此观察损失曲线有助于诊断上述问题并调整超参数设置以达到更好的收敛效果。 #### 曲线变化趋势的意义 当绘制出随时间推移的变化图时,可以发现不同阶段有不同的表现形式: - 开始阶段可能看到较大的波动,这是因为模型刚开始接触数据集尚未稳定下来; - 随着迭代次数增加,如果一切顺利的话两条曲线都应该趋于平稳,并且相互接近但不完全重合——这表示达到了一种动态均衡的状态; - 若某条曲线上升或者异常剧烈震荡,则可能是出现了模式崩溃等问题需及时干预修正策略。 ```python import matplotlib.pyplot as plt def plot_loss_curves(generator_losses, discriminator_losses): epochs = range(len(generator_losses)) plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.plot(epochs, generator_losses, label='Generator Loss') plt.plot(epochs, discriminator_losses, label='Discriminator Loss') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Loss Value') plt.title('Training Progress of Generator and Discriminator') plt.legend() plt.show() # 假设这里有一些模拟出来的losses用于展示绘图功能 generator_losses_example = [0.7, 0.65, 0.6, 0.55, 0.5, 0.45, 0.4] discriminator_losses_example = [0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.5, 0.4, 0.3] plot_loss_curves(generator_losses_example, discriminator_losses_example) ```
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