Sakuraa1a1 2021-06-18 10:37 采纳率: 0%
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求助!在训练WGAN_GP的时候梯度惩罚项在训练一定次数后开始一直增大,这是什么原因啊。

训练效果越来越差,这是为啥啊,救救孩子吧,感谢!!!

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  • 轩Scott 人工智能领域新星创作者 2023-05-07 19:15
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    梯度惩罚项在WGAN-GP中是用来约束判别器的梯度范数的,以避免梯度爆炸或消失的问题。如果梯度惩罚项在训练一定次数后开始一直增大,可能是因为判别器的梯度范数变得越来越大,导致梯度惩罚项的值也随之增大。

    这种情况可能是由于训练过程中的一些问题导致的,比如学习率过大、训练数据分布不均匀等。建议尝试调整学习率、增加训练数据的多样性等方法来解决这个问题。另外,可以尝试使用其他的梯度惩罚方法,比如L2正则化等。

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