gan训练时常用的技巧

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： 1. **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。 2. **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。 3. **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。 4. **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。 5. **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。 6. **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。 7. **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。