行业 | 调查:移动游戏盈利60%来源于0.23%付费玩家

一项针对2000万玩家的免费手游调查表明,60%的收入源自0.23%的付费玩家。平均每位玩家月消费从去年的22美元增至29.17美元。付费玩家比例从去年的1.5%升至2.3%。中等价位的游戏道具最受欢迎。

近日,移动应用分析公司 Swrve进行了一项覆盖2000万玩家的免费(含内购)移动网游调查,结果显示:游戏盈利的60%是来源于0.23%的付费玩家。这也是为什么各家游戏公司使劲浑身解数努力抓住最少数的付费玩家芳心,因为游戏商们深知正是这些“豪掷千金”的玩家们为公司的营收贡献了半壁江山。

“豪掷千金”的玩家们为公司的营收贡献了半壁江山

另一方面,这些移动网游玩家在游戏上的平均月花费从去年的22美元,增长为今年的29.17美元,增幅达到了33%。

Swrve公司表示,这份调查报告还揭示了,对于游戏商而言,要“更快、更准”的定位目标玩家,并且保证玩家能够获得尽可能好的游戏体验,从而最大化的将其转变为游戏盈利。

  

除此之外,该报告还显示了免费移动网游行业正逐渐回暖,其中付费玩家的比例,从去年的1.5%上升到今年的2.3%,这当然也能够成为游戏商们掌握“付费玩家活跃周期”的良好参照。

  

另外几个关键信息:

  

1、只完成一次付费行为的玩家占所有付费玩家的44%,有超过20%的付费玩家完成了五次或五次以上的付费行为。

  

2、平均说来,付费玩家每月会在游戏中完成3.5笔交易,平均每次的付费金额为8.27美元。

  

3、售价在10-20美元之间的中档价位付费游戏道具最受玩家青睐,占据了所有支付行为的21.9%,而且占整个手机网游盈利的38.6%(而在去年这个数字还只有22%),

  

4、玩家在游戏中第一次完成付费的时间,平均发生在初次进入游戏的15小时内,与去年24小时的数据相比,能够看出今年游戏商在激励用户购买的手段上也改进了不少。

  

Swrve公司的CEO Christopher Dean在声明中表示,“这份调查报告的结果是清晰而明确的——移动游戏行业正在日新月异的变化和扩张。虽然说目前移动游戏的绝大部分盈利仍然是依赖于极少数的付费用户,但可以看到未来的趋势是,愿意花钱的玩家群体正在不断扩大,并且也让游戏的盈利方式从单一变得越来越多元化。移动应用行业已经脱离了最初的“安装即可”的初级阶段,开发者们也深刻意识到,用户安装完游戏之后的阶段才是潜力盈利的价值所在。”

(本文转自网易科技)

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<think>嗯,用户遇到了对抗训练中D_loss和G_loss出现NaN,以及特征分布损失一直不变的问题。我需要先理解这些问题的可能原因,然后给出解决方案。对抗训练常见于GAN之类的模型,所以可能和梯度爆炸、参数更新不当有关。 首先,D_loss和G_loss为NaN,可能的原因有哪些呢?梯度爆炸会导致参数更新过大,变成NaN。这时候需要检查梯度裁剪,或者降低学习率。另外,激活函数如果用ReLU可能会有问题,换成LeakyReLU或ELU可能更好。还有可能是输入数据中存在异常值,归一化或标准化数据可能会有帮助。另外,损失函数本身的计算是否有问题,比如除以零或者log(0),这需要加上epsilon防止数值不稳定。 然后是特征分布损失不变的问题,这可能意味着生成器或判别器停止更新,陷入局部最优。比如模式崩溃,生成器生成单一输出,判别器无法提供有效梯度。这时候需要调整损失函数,加入多样性惩罚,或者改进网络结构。也有可能是学习率设置不当,导致参数无法更新,需要动态调整学习率,比如使用衰减策略。还有参数初始化的问题,不合适的初始化导致网络无法有效训练,可以尝试不同的初始化方法。 还要参考用户提供的引用内容。比如引用[4]提到的Charbonnier loss,可以替代L1或L2损失,增加数值稳定性。引用[3]提到样本少可能导致过拟合,但这里的问题可能和梯度有关,比如使用SGD、增大minibatch数量等技巧。引用[1]中的对比损失和特征距离损失,可能可以引入类似的多样本对比损失来促进特征分布的变化。 综合这些,解决方案应该包括检查数据预处理、调整损失函数、优化网络结构、管理学习率和梯度,以及进行模型监控。例如,使用梯度裁剪、调整学习率、替换激活函数、加入正则化,以及尝试不同的损失函数如Charbonnier loss。对于特征分布不变,可能需要增加多样性损失,或者检查模式崩溃的情况,使用技术如mini-batch判别等。 另外,需要验证这些步骤是否可行,比如逐步调试,使用数值检查工具,或者在损失函数中加入epsilon。同时,建议用户逐步排查,从数据到模型结构,再到训练过程,逐步定位问题。</think>### 对抗训练中D_loss、G_loss为NaN及特征分布损失不变的解决方案 #### 一、D_loss和G_loss为NaN的原因及解决 1. **梯度爆炸或参数更新异常** - **原因**: 对抗训练中判别器(D)和生成器(G)的竞争可能导致梯度幅值过大,尤其是当D过于强大时,G的梯度可能失控。 - **解决方案**: - **梯度裁剪(Gradient Clipping)**:限制梯度最大值,例如在PyTorch中使用`torch.nn.utils.clip_grad_norm_`。 - **调整学习率**:降低D和G的学习率,例如D的学习率设为G的1/4[^1]。 - **使用稳定优化器**:如Adam优化器(建议参数$\beta_1=0.5$, $\beta_2=0.999$)。 2. **数值计算不稳定** - **原因**: 损失函数中包含可能导致数值溢出的操作(如`log(0)`或除以零)。 - **解决方案**: - **添加微小常数(epsilon)**:例如在交叉熵损失中,将输入限制为$[\epsilon, 1-\epsilon]$,防止log运算输入为零。 - **使用更鲁棒的损失函数**:如Charbonnier损失替代L1/L2损失,其公式为: $$L_{\text{Charbonnier}}(x) = \sqrt{x^2 + \epsilon^2}$$ 可避免梯度在接近零时剧烈波动[^4]。 3. **输入数据异常** - **原因**: 输入数据未归一化或包含离群值。 - **解决方案**: - **数据标准化**:将输入缩放到$[-1,1]$或$[0,1]$区间。 - **检查数据分布**:移除无效样本(如全黑/全白图像)。 #### 二、特征分布损失不变的原因及解决 1. **模式崩溃(Mode Collapse)** - **原因**: 生成器陷入局部最优,反复生成相似样本,导致特征分布失去多样性。 - **解决方案**: - **引入多样性约束**:如特征匹配损失(Feature Matching Loss),强制生成样本的特征分布与真实样本匹配。 - **改进网络结构**:添加自注意力机制或使用多尺度判别器。 2. **判别器过强或生成器过弱** - **原因**: D过早收敛,无法为G提供有效梯度。 - **解决方案**: - **平衡D和G的训练频率**:例如每训练1次D后训练2次G。 - **添加噪声**:在D的输入中引入随机噪声,降低其判别能力。 3. **参数初始化问题** - **原因**: 网络权重初始化不当,导致梯度消失。 - **解决方案**: - **使用Xavier/Glorot初始化**:根据激活函数调整初始化范围。 - **尝试正交初始化**:适用于RNN和深层网络。 #### 三、调试与验证步骤 1. **分阶段调试** - 单独训练D(固定G),观察是否能正常收敛。 - 单独训练G(固定D),检查特征分布损失是否变化。 2. **数值检查工具** ```python # PyTorch示例:检查梯度是否为NaN for param in model.parameters(): if torch.isnan(param.grad).any(): print("NaN梯度出现在参数:", param.name) ``` 3. **损失函数改进示例** 使用带稳定项的Wasserstein损失: $$L_{\text{WGAN}} = \mathbb{E}[D(x_{\text{real}})] - \mathbb{E}[D(x_{\text{fake}})] + \lambda \cdot \mathbb{E}[(\|\nabla_{\hat{x}} D(\hat{x})\|_2 - 1)^2]$$ 其中$\hat{x}$是真实样本和生成样本的随机插值,$\lambda$为梯度惩罚系数。 #### 四、总结表格 | 问题类型 | 可能原因 | 解决方案 | |------------------|------------------------|--------------------------------------| | D_loss/G_loss为NaN | 梯度爆炸 | 梯度裁剪、降低学习率 | | | 数值不稳定 | 添加epsilon、改用Charbonnier损失[^4] | | 特征分布损失不变 | 模式崩溃 | 特征匹配损失、多样性惩罚 | | | D/G失衡 | 调整训练频率、添加噪声 |
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