权重初始化在生成对抗网络（GAN）中起着至关重要的作用。以下是一些关于 GAN 权重初始化的常见方法和技巧。

1. 权重初始化方法

  • 均匀分布：将权重初始化为介于 -1 和 1 之间的均匀分布。
  • 正态分布：将权重初始化为均值为 0，标准差为 0.02 的正态分布。
  • Xavier 初始化：基于激活函数的方差来初始化权重。
  • He 初始化：基于激活函数的方差来初始化权重，适用于 ReLU 激活函数。

2. 权重初始化技巧

  • 避免梯度消失：在训练过程中，梯度可能会变得非常小，导致网络难以学习。使用合适的权重初始化方法可以减少梯度消失的风险。
  • 避免梯度爆炸：在训练过程中，梯度可能会变得非常大，导致网络不稳定。使用合适的权重初始化方法可以减少梯度爆炸的风险。
  • 使用预训练模型：如果可能，使用预训练模型作为初始化可以加快训练速度并提高模型性能。

3. 图片示例

下面是一个使用均匀分布初始化权重的图片示例。

均匀分布权重初始化

4. 扩展阅读

想要了解更多关于 GAN 的知识，可以阅读我们站内的 GAN 基础教程。

在 GAN 的权重初始化中，选择合适的方法对于模型的成功至关重要。希望这篇教程能帮助你更好地理解 GAN 权重初始化的相关知识。