🧠 提升GAN性能的实用技巧

🔍 什么是GAN？

GAN（生成对抗网络）是一种通过对抗训练生成逼真数据的深度学习模型。其性能受多个因素影响，以下方法可帮助优化训练效果：

✅ 关键改进策略

1. 调整网络结构

   • 使用更深层的网络（如DCGAN）
   • 增加残差连接（Residual Blocks）
   • 🛠️ 查看网络架构示例

2. 优化损失函数

   • 尝试Wasserstein GAN（WGAN）
   • 添加梯度惩罚项（Gradient Penalty）
   • 🔢 了解损失函数演变

3. 改进训练技巧

   • 使用预训练模型作为初始化
   • 动态调整学习率（如Cosine退火）
   • 🔄 学习训练调参方法

4. 数据增强与预处理

   • 对输入数据进行标准化处理
   • 应用旋转、翻转等数据增强技术
   • 📊 查看数据预处理指南

📌 常见问题排查

问题	解决方案
生成图像模糊	增加网络深度或使用更复杂的激活函数
训练不稳定	添加噪声到输入或使用更小的batch size
收敛困难	调整判别器与生成器的损失权重

📈 性能提升示例

*GAN训练过程中的损失曲线变化*

🧩 进阶学习

• GAN在图像生成中的应用
• 最新GAN研究进展
• 对比不同GAN变体

💡 提示：实验中建议使用TensorBoard监控训练过程，通过可视化帮助更直观地分析模型表现。