生成器损失和判别器损失不断波动
时间: 2023-11-23 16:06:05 浏览: 113
生成器损失和判别器损失的波动是正常的。在训练GAN时,生成器和判别器是相互竞争的,因此它们的损失会相互影响。当生成器的表现很好时,判别器就会变得更加强大,反之亦然。这种波动可能会在整个训练过程中持续存在,但是随着训练的进行,这些波动应该会越来越小。如果你发现损失波动太大,可以尝试调整学习率或者增加训练数据量来改善结果。
相关问题
CGAN生成器损失函数和判别器损失函数
CGAN的生成器损失函数和判别器损失函数分别是:
生成器损失函数:min log(1 - D(G(z)))
判别器损失函数:min -[log(D(x)) + log(1 - D(G(z)))]
其中,G(z)表示生成器生成的数据,D(x)表示判别器判别真实数据的概率,D(G(z))表示判别器判别生成数据的概率。
生成器与判别器的损失函数巨大
生成器和判别器的损失函数通常是对抗性损失函数,也称为最小最大损失函数或GAN损失函数。这种损失函数的目标是使生成器生成的样本尽可能地接近真实数据分布,同时使判别器能够准确地区分真实样本和生成样本。
由于生成器和判别器的目标是相反的,因此在训练过程中会发生一种对抗性的竞争。这种竞争会导致损失函数的值波动很大,甚至可能出现爆炸性的情况。
为了解决这个问题,可以采用一些技巧来平衡生成器和判别器的训练。例如,使用不同的学习率、增加噪声、限制网络的层数等。此外,还可以使用一些改进的GAN模型,如WGAN、LSGAN、EBGAN等,这些模型在一定程度上可以缓解GAN训练过程中的不稳定性。