loss图如下：
网上的大多数方法都试了，不起效果
GAN网络训练过程中，生成器的一项loss会突然断崖式下降到0，然后判别器的loss变为NAN，请问是什么原因？
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4条回答
- 2023-03-09 09:46回答 3 已采纳 找到问题了，还是数据集在读取的时候，用PIL读取数据维度为（1,3,300,300），实际训练生成的时候为（300,300,3），所以最终output的结果为九宫格
- 2021-03-18 16:11回答 2 已采纳 帮你改了下代码，路径你自己再改改，验证集acc能跑到0.8以上了。 import os import tensorflow as tf from tensorflow.keras import S
- 2022-12-23 14:36回答 1 已采纳 loss函数弄错了吧
- 2020-09-16 14:02主要介绍了解决keras GAN训练是loss不发生变化,accuracy一直为0.5的问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
- 2022-02-01 22:31回答 1 已采纳 https://www.bilibili.com/video/BV1JE411g7XF?p=72
- 2022-12-25 16:13回答 1 已采纳 大概率是loss函数写错了。
- 2022-08-06 22:52回答 2 已采纳 这个你只能是继续问作者了,别人不清楚论文的前因没办法回答你
- 2023-08-04 17:25是刃小木啦~的博客 今天小陶在训练CGAN的时候出现了绷不住的情况，那就是G_loss（生成器的loss值）一路狂飙，一直上升到了6才逐渐平稳。而D_loss（判别器的loss值）却越来越小，具体的情况就看下面的图...训练里是非常容易遇到的问题，...
- 2023-01-01 19:31回答 5 已采纳 TypeError: init() got an unexpected keyword argument 'nhidden'TypeError:init（）获得了意外的关键字参数“nhidden” 根
- 2022-07-29 19:32回答 2 已采纳 https://blog.csdn.net/DLW__/article/details/104243506
- 2021-10-21 20:18回答 1 已采纳 sigmoid和和tanh两个函数虽然都是[0, 1]，但是你会发现他们的导数是不一样的，tanh的导数范围是[-1, 1], 而sigmoid的导数范围是[0, 0.25]，在反向传播的时候，sig
- 2021-12-19 15:37莫问前程学无止境的博客 最近重写拾起了GAN网络，做layout的生成工作，但是在训练的过程中又出现了G和Dloss不按照正常的情况下降和上升： 网上查找的原因是：种情况是判别器太强了，压制了生成器。 查询资料后总结的方法 1 提升G的学习率...
- 2023-04-14 16:45回答 1 已采纳 增强型深度残差网络用于单图像超分辨率 (EDSR)进步式增长的GAN网络以提高质量、稳定性和变化性 (ProGAN)带条件的GAN网络用于高分辨率图像合成和语义操作 (BigGAN)高保真度生成式图片
- 2020-08-14 10:55little peanut的博客 这是因为判别器太强了，无法给G有效的指导，所以需要适当降低D的网络能力： 1 减小D的层数，但是减的太过了也会出现最后无法指导G的情况 2 减小D的学习率 ...
- 2022-05-12 10:30这个是已经训练好的DFGAN，针对CUB的生成器模型，训练轮数601轮 默认bird.yml： CONFIG_NAME: 'bird' DATASET_NAME: 'bird' DATA_DIR: '../data/bird' GPU_ID: 0 WORKERS: 1 B_VALIDATION: True # True # False ...
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