解决Keras GAN训练loss停滞Accuracy为0.5的策略

本文主要针对Keras中GAN（Generative Adversarial Networks）训练过程中遇到的一个常见问题——损失(loss)保持不变而accuracy始终为0.5，提供了深入的解决方案和实用建议。GAN训练中，关键的损失函数有两个：BinaryCrossEntropy和CategoricalCrossEntropy。 BinaryCrossEntropy（二元交叉熵）主要用于二分类问题，但也适用于多分类问题，通常需配合sigmoid激活函数使用。在计算时，目标标签需要one-hot编码，其定义公式为：loss(x, z) = -[sum_i(x[i]*log(z[i]) + (1-x[i])*log(1-z[i]))]。在Keras中，可以用def binary_crossentropy(t, o): return -(t * tf.log(o + eps) + (1.0 - t) * tf.log(1.0 - o + eps))实现。 CategoricalCrossEntropy适用于多分类场景，当模型输出层采用softmax激活时。它衡量预测概率分布与实际标签分布之间的差异。 对于训练GAN的技巧，作者分享了一些个人经验： 1. **大卷积核和滤波器**：增大卷积核有助于捕捉更多信息，例如在判别器中使用3x3核可能加速收敛。在生成器中，顶层的卷积层应使用较大核，保持图像细节。滤波器数量增加参数量，但过多可能导致过度拟合，一般建议使用128个或更多。 2. **标签翻转（Generated=True）**：这是一个常见的训练策略，即在生成器生成样本后，将真实样本标记为假（Generated=True），以让判别器区分生成样本和真实样本，从而推动生成器的进步。 总结来说，解决Keras GAN训练loss停滞、accuracy恒定为0.5的问题，关键在于选择合适的损失函数（如BinaryCrossEntropy和CategoricalCrossEntropy），并注意调整网络结构（特别是卷积核大小和滤波器数量）。同时，理解和运用标签翻转等训练技巧，能有效提高GAN模型的性能。通过这些方法，GAN的训练效果将得到显著提升，为实际应用提供更高质量的生成样本。