VAE-GAN训练,训练过程中VAE让判别器误判的loss一直上升,判别器loss下降到0,看了下生成的数据,基本都是一样的,差别不大。请问有没有了解的博主请给下建议,万分感谢!
下面3张图分别为判别器和VAE损失、真实数据和伪造数据在判别器上的得分和VAE重构损失
VAE-GAN训练遇到的问题
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回答:
根据提供的信息,可以看出你遇到了两个问题:判别器误差上升和生成数据差异不大。下面我将对每个问题给出一些可能的解决方案。
1. 判别器误差上升的问题
判别器误差上升可能是由于以下几个原因导致的:
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生成器和判别器的学习率不合适:生成器和判别器的学习率应该是适当的,如果学习率过高,可能会导致判别器过早地收敛,反之亦然。你可以尝试调整生成器和判别器的学习率,快速迭代一小批次数据。
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生成器和判别器的网络结构不合适:生成器和判别器的网络结构应该是合适的,确保它们有足够的容量来表示数据的复杂模式。如果网络结构太简单,则判别器可能很容易学会区分生成的数据和真实数据,导致判别器误差上升。你可以尝试增加生成器和判别器的网络层数或神经元数目。
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判别器的数据输入不足够多样化:判别器的输入应该包含真实数据和生成数据的多样性。如果生成的数据差异不大,判别器可能很容易区分它们,并提高误差。你可以尝试增加数据样本的多样性,使用不同的训练样本或增加噪声。
2. 生成数据差异不大的问题
生成数据差异不大可能是由于以下几个原因导致的:
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VAE的损失函数不合适:VAE的损失函数应该能够鼓励生成数据的多样性。你可以尝试使用不同的损失函数,如变分信息上界(variational information bound,简称VLB)或对抗性损失函数。
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VAE的网络结构不合适:VAE的网络结构应该具有足够的容量来表示数据的多样性。如果网络结构太简单,则生成的数据可能会差异不大。你可以尝试增加VAE的网络层数或神经元数目。
综上所述,针对判别器误差上升和生成数据差异不大的问题,你可以尝试调整学习率、网络结构和损失函数,并增加数据样本的多样性。此外,还可以尝试使用其他的优化算法或增加训练迭代次数,以改善模型的表现。
如果你需要进一步的解决方案,建议提供更多的细节和代码,以便更好地理解问题和给出更具体的建议。
如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^解决 无用评论 打赏 举报-
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