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- Was ist Minibatch-Diskriminierung??
- Wie verhindern Sie den Zusammenbruch von Modus-GANs?
- Wie kann ich mein GAN-Training verbessern?
- Warum ist GAN instabil??
Was ist Minibatch-Diskriminierung??
Minibatch-Diskriminierung ist eine diskriminierende Technik für generative gegnerische Netzwerke, bei der wir zwischen ganzen Minibatches von Stichproben und nicht zwischen einzelnen Stichproben unterscheiden. Damit soll ein Zusammenbruch des Generators vermieden werden.
Wie verhindern Sie den Zusammenbruch von Modus-GANs?
Eine sorgfältig abgestimmte Lernrate kann einige schwerwiegende GAN-Probleme wie den Zusammenbruch des Modus mildern. Verringern Sie insbesondere die Lernrate und wiederholen Sie das Training, wenn der Modus zusammenbricht. Wir können auch mit unterschiedlichen Lernraten für den Generator und den Diskriminator experimentieren.
Wie kann ich mein GAN-Training verbessern?
Zusätzliche Tipps und Tricks
- Funktionsabgleich. Entwickeln Sie ein GAN mit semi-überwachtem Lernen.
- Minibatch-Diskriminierung. Entwickeln Sie Funktionen für mehrere Proben in einem Minibatch.
- Historische Mittelwertbildung. Aktualisieren Sie die Verlustfunktion, um den Verlauf einzubeziehen.
- Einseitige Etikettenglättung. ...
- Virtuelle Batch-Normalisierung.
Warum ist GAN instabil??
Die Tatsache, dass GANs aus zwei Netzwerken bestehen und jedes von ihnen seine Verlustfunktion hat, führt dazu, dass GANs von Natur aus instabil sind. Wenn man etwas tiefer in das Problem eintaucht, kann der Generator (G)-Verlust zur GAN-Instabilität führen , was die Ursache des Gradienten-Verschwindungsproblems sein kann, wenn die ...
