GAN网络生成信号时损失图像问题

Question

在使用GAN进行信号生成时，判别器损失稳定了，但是生成器信号在稳定之后又开始剧烈波动，因为本人学的不太好所以想请教一下出现的原因
问题图像如下：

同时，在跑其原有的数据集时，其损失图像为这样，我感觉还是比较好的：

一开始是类似于双螺旋的结构在跑，但是能看出来很稳，之后在600轮就已经收敛的差不多了
想知道为什么我的没有这种类似双螺旋的损失过程

如果可以的话请多给我一些指导和相关知识

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在训练GAN（Generative Adversarial Networks）时，遇到生成器损失不稳定的情况是很常见的。这可能是由于多种原因导致的，包括但不限于以下几个方面：

1. 学习率：过高的学习率可能导致生成器在优化过程中跳跃式变化，从而造成损失的剧烈波动。
2. 参数初始化：模型参数的初始值可能影响到训练的稳定性。有时随机初始化可能会导致模型快速收敛，但有时也可能引起不稳定。
3. 不平衡的训练：当判别器过于强大，生成器很难欺骗它时，生成器的损失可能会变得非常大，反之亦然。
4. 批归一化：在某些情况下，批归一化可能会引入不稳定性。尝试移除批归一化层，或者使用其他归一化技术（如Instance Normalization）可能有所帮助。
5. 噪声添加：在训练生成器时，向输入添加一些噪声可以帮助生成更丰富、多样化的样本。
6. Gumbel Softmax：如果你在生成离散信号，Gumbel Softmax技巧可能有助于缓解生成器的不稳定。

解决这些问题的一种方法是尝试调整训练参数，例如降低学习率，增加训练步数，或者改变优化器。你也可以考虑使用不同的GAN变种，比如Wasserstein GAN（WGAN）或者Least Squares GAN（LSGAN），这些变种通常具有更好的收敛性和稳定性。

为了帮助你更好地理解并调试这个问题，这里有一个基本的PyTorch实现的Wasserstein GAN的示例，你可以对比你的代码，看看是否有可改进的地方：

import torch
from torch import nn, optim
from torchvision.utils import save_image
from torchvision import transforms, datasets

# 假设你已经有了定义好的 Generator 和 Discriminator 类
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        ...

class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self):
        ...

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 初始化模型
generator = Generator().to(device)
discriminator = Discriminator().to(device)

# 定义优化器
generator_optimizer = optim.Adam(generator.parameters(), lr=0.0002, betas=(0.5, 0.999))
discriminator_optimizer = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=0.0002, betas=(0.5, 0.999))

# 定义损失函数
criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()

# 数据预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])

dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True)

num_epochs = 200
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (real_images, _) in enumerate(dataloader):
        real_images = real_images.to(device)

        # 训练 Discriminator
        discriminator.zero_grad()
        real_labels = torch.ones(real_images.size(0)).to(device)
        fake_labels = torch.zeros(real_images.size(0)).to(device)

        real_predictions = discriminator(real_images).view(-1)
        fake_images = generator(torch.randn_like(real_images)).detach()
        fake_predictions = discriminator(fake_images).view(-1)

        d_loss_real = criterion(real_predictions, real_labels)
        d_loss_fake = criterion(fake_predictions, fake_labels)
        d_loss = (d_loss_real + d_loss_fake) / 2

        d_loss.backward()
        discriminator_optimizer.step()

        # 训练 Generator
        generator.zero_grad()
        fake_labels.fill_(1)
        fake_predictions = discriminator(generator(torch.randn_like(real_images))).view(-1)
        g_loss = criterion(fake_predictions, fake_labels)

        g_loss.backward()
        generator_optimizer.step()

    print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], D loss: {d_loss.item():.4f}, G loss: {g_loss.item():.4f}')

# 在训练结束后保存一些生成的样本
with torch.no_grad():
    z = torch.randn(64, 100).to(device)
    generated_images = generator(z)
    save_image(generated_images, 'generated_images.png', normalize=True)

在这个例子中，我们使用的是Wasserstein距离作为判别器的目标函数，而不是传统的二元交叉熵。这种损失函数通常会带来更平滑的训练过程。同时，注意检查你的代码中是否正确地实现了梯度反转操作，这对于WGAN来说至关重要。

此外，为了得到类似双螺旋的损失曲线，你需要定期记录和绘制损失。你可以创建一个CSV文件来存储每一步的损失值，然后使用Matplotlib或者其他可视化库来绘制它们。这将帮助你理解训练过程中的动态行为。