训练正常&异常的GAN损失函数loss变化应该是怎么样的 |
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这里以个人用到的一个网络为例,仅供参考,不代表所有情形。 用tensorboard记录loss曲线的走向,横轴为迭代次数(iter),纵轴为损失(loss)值。 正常的判别器loss 判别器loss 从原理上来说,生成器和判别器从一开始都是非常弱的,因此一般不会在训练一开始两者损失就非常剧烈的波动。在训练一段时间达到稳定期后,生成器和判别器的损失都应该在一个小区间内波动,而不会有明显的持续上升/下降趋势。 如果生成器损失持续明显上升,表明其无法学习怎么欺骗判别器,体现在结果上就是开始生成噪声。 如果判别器损失持续明显上升,表示其无法学习怎么识别生成器,体现在结果上就是生成器可能会生成一致的,无意义的但是能欺骗判别器的图像(比如直接输出训练集中的样本)。 |
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