GAN model

本文详细介绍了如何识别和诊断GAN(生成对抗网络)的失败模式,包括如何训练稳定的GAN,如何识别模式塌陷,以及如何判断收敛失败。模式塌陷表现为生成图像多样性低,而收敛失败则表现为判别器损失趋近于零。解决方案包括限制潜变量维度、检查数据量、调整模型容量和优化算法等。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 GAN reading 1

How to Identify and Diagnose GAN Failure Modes

part 1: training a stable GAN

Training procedure:

  1. use the real image to train the discriminator
  2. generate the fake image and use the fake image to train the discriminator
    • first, generate latent points (random vector/tensor)
    • second, give latent points to the generator to generate the fake image
    • third, use the fake image to train the discriminator
  3. generate latent points and labels
  4. use latent points and labels to train the GAN model and get the loss
    • in the GAN model training process, discriminator training is disabled; so only the generat
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