什么是模型正则化？

在生成对抗网络（GAN）训练中，模型正则化通过约束生成器/判别器的复杂度，解决训练不稳定、模式崩溃等问题。常用方法包括：

  • 🔧 梯度惩罚（GP）：限制判别器的梯度幅值
  • 🔧 谱归一化（SN）：控制权重矩阵的谱半径
  • 🔧 特征匹配（FM）：匹配生成图像与真实图像的特征统计
  • 🔧 噪声注入（Noise Injection）：在训练中引入随机噪声增强泛化能力

核心正则化技巧

  1. Wasserstein GAN（WGAN）
    使用Wasserstein距离替代原始JS散度，使训练更稳定

    Wasserstein_GAN

  2. Denoising GAN（DDGAN）
    通过添加噪声到输入图像，迫使生成器学习去噪能力

    Denoising_GAN

  3. Feature Matching
    直接匹配生成图像与真实图像的中间层特征分布

    Feature_Matching

应用场景

  • 🖼️ 图像生成：防止生成器输出重复样本
  • 🧪 模型压缩：通过正则化减少参数冗余
  • 🔄 稳定训练：降低模式崩溃风险

扩展阅读

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