在对抗自编码器中，判别器的loss为啥降不下去

在对抗自编码器中，判别器主要的任务是区别真实样本和编码器生成的样本。如果判别器的损失无法降低，可能是因为以下几个原因：

1. 编码器的能力过于强大，使得判别器无法有效地区分真实样本和编码器生成的样本。这时候可以尝试减小编码器的容量，或者增加判别器的容量。

2. 对抗训练的过程中，判别器的训练比编码器慢，导致判别器无法充分学习真实样本和编码器生成的样本之间的差异。可以尝试增加判别器的训练次数，或者减小编码器的训练次数。

3. 数据集的分布比较复杂，使得判别器无法区分真实样本和编码器生成的样本。可以尝试增加训练数据的多样性，或者使用更复杂的模型进行训练。

4. 对抗训练中的超参数选择不合适，导致判别器无法充分学习真实样本和编码器生成的样本之间的差异。可以尝试调整对抗训练的超参数，例如学习率、训练次数等。