刚接触WGAN-gp 请问判别器损失曲线和生成器损失曲线正常该是什么样子

Question

目前是使用的matlab 对一些实验数据进行数据扩充 因为不会调整参数 想的是使用一个for循环让判别器学习率、生成器学习率、梯度惩罚强度lambda、判别器训练次数四个参数在一定范围内取值后再随机组合 想问一下参数最优组合的情况下判别器损失曲线和生成器损失曲线应该是什么样子 我一直以为是第二张图那样 后来才意识到这个好像是有问题的 震荡太厉害 是更接近第一张照片这样才是正常的嘛？

Answer 1

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WGAN-GP损失曲线分析

在WGAN-GP（Wasserstein GAN with Gradient Penalty）中，判别器（Critic）和生成器的损失曲线有其特定的健康形态特征：

1. 健康曲线特征

2. 判别器损失曲线

• 正常形态：小幅波动（如第一张图）
• 异常形态：剧烈震荡（如第二张图）
• 典型值范围：[-0.1, 0.1]之间波动

3. 生成器损失曲线

• 正常形态：平滑下降后趋于稳定
• 异常形态：剧烈波动或持续上升
• 典型值范围：最终稳定在-3.0到0.0之间

4. 参数调整建议

建议使用以下Python代码进行参数搜索：

import itertools
import numpy as np


# 参数搜索空间
lr_d_list = [1e-4, 5e-5, 1e-5]  # 判别器学习率
lr_g_list = [1e-4, 5e-5, 1e-5]  # 生成器学习率
lambda_list = [1, 5, 10]        # 梯度惩罚系数
n_critic_list = [1, 3, 5]       # 判别器训练次数


best_loss = float('inf')
best_params = None


for lr_d, lr_g, lambda_, n_critic in itertools.product(
    lr_d_list, lr_g_list, lambda_list, n_critic_list):
    
    # 这里替换为你的训练代码
    current_loss = train_wgan_gp(lr_d, lr_g, lambda_, n_critic)
    
    if current_loss < best_loss:
        best_loss = current_loss
        best_params = (lr_d, lr_g, lambda_, n_critic)

5. 参数组合建议

根据经验，较好的初始参数组合为：

learning_rate: 1e-4  # 初始学习率
lambda: 10           # 梯度惩罚系数
n_critic: 5          # 判别器训练次数
batch_size: 64       # 批次大小

6. 曲线异常处理

当出现第二张图的剧烈震荡时，建议：

1. 降低学习率（特别是判别器）
2. 增加梯度惩罚系数（lambda）
3. 检查梯度裁剪是否生效
4. 确保判别器不要过强（n_critic不宜过大）

第一张图的曲线形态更为健康，表明模型正在稳定训练。WGAN-GP的理想状态是判别器损失保持小幅波动，同时生成器损失平稳下降。