CEgan中的初始学习率,是生成器大于判别器还是判别器大于生成器比较好?
时间: 2024-05-30 08:09:33 浏览: 19
在CEGAN中,初始学习率的设置通常是根据实验结果来进行调整的,因此无法简单地回答哪个更好。一般来说,生成器和判别器的学习率应该保持相等或相近,这有助于保持模型的稳定性和平衡性。但是,在某些情况下,可能需要对不同的模型部分使用不同的学习率,以便更好地优化模型。因此,最好的方法是尝试不同的学习率设置,并根据实验结果来确定最佳设置。
相关问题
CEgan中的初始学习率,是生成器大于判别器和判别器大于生成器各有什么优点
在CEGAN中,初始学习率是指在训练中初始设定的学习率。对于生成器和判别器,设定不同的初始学习率可以有不同的优点:
1. 生成器大于判别器:这意味着生成器比判别器学得更快,这对于一开始生成器产生的样本质量较差的情况下非常有用。在初始阶段,生成器可能会产生大量的“噪声”样本,这些样本无法欺骗判别器。但是,如果生成器的学习率大于判别器,那么生成器将更快地学习如何生成更好的样本,并且在后续的训练中可以更好地欺骗判别器。
2. 判别器大于生成器:这意味着判别器比生成器学得更快,这对于一开始判别器无法有效地识别真实样本和生成样本的情况下非常有用。在初始阶段,判别器可能会无法区分真实样本和生成样本,这会导致生成器无法正确地学习如何生成更好的样本。但是,如果判别器的学习率大于生成器,那么判别器将更快地学习如何区分真实样本和生成样本,并且在后续的训练中可以更好地指导生成器生成更好的样本。
总之,不同的初始学习率设置可以在训练中起到不同的作用,具体选择哪个取决于具体的应用场景和训练数据。
判别器的初始学习率要比生成器高有什么好处
在生成对抗网络 (GAN) 中,判别器和生成器是对抗的关系,它们的训练过程是互相影响的。因此,如果判别器的学习率比生成器高,那么判别器将更快地学习到如何区分真实样本和生成样本,这对生成器的训练是有益的。
具体来说,如果生成器的学习率比判别器高,那么生成器可能会生成一些低质量的样本,而判别器则不能有效地区分这些生成的低质量样本和真实的高质量样本。这会导致判别器的训练变得困难,因为它无法对生成器的错误进行有效的反馈。因此,将判别器的学习率设置得比生成器高,可以确保判别器在训练时能够有效地区分真实样本和生成样本,从而提高GAN的训练效果。
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