Feature Statistics Mixing Regularization for Generative Adversarial Networks中优化器是怎么设计的

在 Feature Statistics Mixing Regularization for Generative Adversarial Networks 这篇论文中，作者使用了两个优化器来训练生成器和判别器。具体来说，作者使用了Adam优化器来更新生成器和判别器的参数。

对于生成器，作者使用了Adam优化器来最小化生成器的损失函数。在每个训练步骤中，生成器的参数被更新为当前参数减去学习率乘以损失函数的梯度。

对于判别器，作者使用了Adam优化器来最小化判别器的损失函数。在每个训练步骤中，判别器的参数被更新为当前参数减去学习率乘以损失函数的梯度。

值得注意的是，为了避免梯度消失或爆炸的问题，作者还使用了梯度裁剪技术来限制梯度的大小。具体来说，当梯度的范数大于一个预定义的阈值时，梯度会被缩放到这个阈值以内。这样可以保证梯度始终在一个合理的范围内，并且避免梯度问题对训练造成的影响。

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