在生成對抗網絡gan中如何解決訓練不穩(wěn)定的問題
1. **優(yōu)化損失函數**：采用替代性損失函數，如Wasserstein GAN中的Earth Mover distance（EM距離），它比傳統(tǒng)的JS散度或KL散度在處理不連續(xù)分布時更具連續(xù)性，有助于穩(wěn)定訓練過程。
2. **調整學習率**：采用Two Timescale Update Rule（TTUR），為生成器和判別器設置不同的學習率，通常生成器的學習率較慢，以匹配判別器較快的更新速度，這有助于兩者之間的平衡。
3. **引入正則化技術**：如譜歸一化（Spectral Normalization），它可以保證網絡層的Lipschitz連續(xù)性，有助于穩(wěn)定訓練并防止模式崩潰。
4. **使用梯度懲罰**：在WGAN-GP等模型中，通過在損失函數中引入梯度懲罰項，可以緩解梯度消失或梯度爆炸的問題，增強訓練的穩(wěn)定性。
5. **調整網絡結構**：在生成器和判別器中引入殘差連接、批量歸一化等結構，有助于改善網絡的學習能力和穩(wěn)定性。
6. **監(jiān)控訓練過程**：定期觀察生成樣本的質量和多樣性，以及損失函數的變化趨勢，及時發(fā)現(xiàn)并調整訓練過程中可能出現(xiàn)的問題。
7. **軟標簽和噪聲標簽**：在訓練初期，可以使用軟標簽或帶有噪聲的標簽來增強判別器的魯棒性，避免其過早陷入局部最優(yōu)解。
綜上所述，通過優(yōu)化損失函數、調整學習率、引入正則化技術、使用梯度懲罰、調整網絡結構以及監(jiān)控訓練過程等方法，可以有效解決GAN訓練不穩(wěn)定的問題。
生成對抗網絡(GAN)原理說明
為解決模式崩潰，需深入了解其產生原因，并采取針對性策略。目前，優(yōu)化算法、數據增強等方法在緩解該問題方面展現(xiàn)出積極效果。盡管如此，GAN仍存在如訓練不穩(wěn)定、難以優(yōu)化等缺點。盡管存在挑戰(zhàn)，GAN在圖像生成、文本生成、語音生成等領域展現(xiàn)出巨大潛力，成為深度學習研究與應用的重要方向。
深度學習入門——FAU無監(jiān)督學習講解
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使用GAN解決樣本不均衡及多過采樣策略分類模型對比實現(xiàn)
本文主要探討如何利用生成對抗網絡（GAN）解決樣本不均衡問題，并將其與現(xiàn)有多種過采樣策略進行對比，包括SMOTE、ADA-SYN、Borderline-SMOTE、SVM-SMOTE，以及評估在邏輯回歸、隨機森林、GBDT、SVM和MLP等分類模型上的表現(xiàn)。首先，結論表明在各種模型中，GAN在召回率（Recall）方面表現(xiàn)出色，同時能夠保持較低的...
生成對抗網絡訓練心得
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GAN-生成對抗性神經網絡
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(1)GAN改進 | 最新ICCV2021生成對抗網絡GAN論文盤點
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pytorch保存和重新加載模型,loss發(fā)生變化,如何去解決?
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GAN論文閱讀筆記6:DRAGAN\/Relativistic GAN
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漫談生成對抗網絡GAN
提升GAN穩(wěn)定性的方法還包括增加判別器的層數、使用更復雜的網絡結構等。這些改進策略旨在改善模型的決策邊界，從而獲得更加穩(wěn)定的訓練過程。在實際應用中，GAN展現(xiàn)了廣泛的應用潛力，從圖像生成、轉換到翻譯、修復、重建與預測等領域，均能見到GAN的身影。特別是在半監(jiān)督、無監(jiān)督學習場景中，GAN能有效利用有限...
生成對抗網絡(GAN)
進一步地，GAN的優(yōu)化訓練過程體現(xiàn)了對抗的思想，生成器和判別器通過目標函數的設定，分別追求生成真實樣本和準確區(qū)分真實與生成樣本的性能。最終，生成器能夠學習到數據分布的特征，生成的樣本更加接近真實數據，實現(xiàn)GAN模型在生成質量和穩(wěn)定性上的提升。總結GAN的優(yōu)缺點，其優(yōu)勢在于能夠生成高質量的樣本，適應...
相關評說：
寧陜縣柱塞： ______ G不會直接接觸到真實的目標序列(gold-standard target sequence),當G生成了質量很差的序列的時候(生成質量很好的序列其實相當困難),而D又訓練得很好,G就會通過得到的Reward知道自己生成的序列很糟糕,但卻又不知道怎么令自己生成更好的序列, 這樣就會導致訓練崩潰.所以通過對抗性訓練更新G的參數之后,還通過傳統(tǒng)的MLE就是用真實的序列來更新G的參數.類似于有一個“老師”來糾正G訓練過程中出現(xiàn)的偏差,類似于一個regularizer.
寧陜縣柱塞： ______ 不用
寧陜縣柱塞： ______ 圖像處理最常用的是卷積神經網絡(CNN),有時也會用到生成式對抗神經網絡(GAN).
