GAN优化教程
生成对抗网络（GAN）是深度学习中一个强大的工具，它通过两个神经网络（生成器和判别器）之间的对抗训练来生成数据。以下是一些GAN优化的关键点：
1. 学习率调整
- 小学习率：对于判别器和生成器，使用较小的学习率可以帮助模型更稳定地训练。
- 学习率衰减：随着训练的进行，逐渐减小学习率可以帮助模型避免过拟合。
2. 损失函数
- 交叉熵损失：对于判别器，使用交叉熵损失是常见的做法。
- Wasserstein距离：使用Wasserstein距离作为损失函数可以减少生成器和判别器之间的梯度消失问题。
3. 梯度惩罚
- 梯度惩罚：在GAN中，梯度惩罚可以防止生成器生成过于简单的样本。
4. 训练策略
- 批量大小：较小的批量大小可以帮助模型更好地学习。
- 数据增强：使用数据增强可以提高模型的泛化能力。
GAN架构图
扩展阅读
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希望这些内容能帮助你更好地理解GAN优化！