matlab 请问wgan-gp的判别器损失曲线和生成器损失曲线正常收敛该是什么样子？

Question

想问一下这个判别器损失曲线和生成器损失曲线正常的收敛应该是什么样子？我看其他wgan的判别器损失曲线都是像第一张照片的趋势类似 但我这个第一张这个趋势生成的点并不能很好的生成符合分布的点 感觉应该是过早的触发了停止没有好好的学习规律就结束了 反而第二张照片 虽然在波动但是生成的点还是符合趋势的 这个好像是生成器判别器在互相对抗 有人能帮忙指明一下这个判别器损失曲线和生成器损失曲线收敛应该是什么样子嘛？如果可以的话能给我一张可以参考的图片嘛

Answer 1

阿里嘎多学长整理AIGC生成，因移动端显示问题导致当前答案未能完全显示，请使用PC端查看更加详细的解答过程

WGAN-GP判别器损失曲线和生成器损失曲线的正常收敛

WGAN-GP（Wasserstein GAN with Gradient Penalty）是一种生成对抗网络（GAN）的变体，它使用了Wasserstein距离来衡量生成器和判别器之间的差异。判别器损失曲线和生成器损失曲线的正常收敛应该是：

• 判别器损失曲线：下降趋势，且最终收敛到一个小的值。这表示判别器能够很好地区分真实数据和生成数据。
• 生成器损失曲线：下降趋势，且最终收敛到一个小的值。这表示生成器能够很好地生成符合分布的数据。

如果你的判别器损失曲线是上升趋势，而不是下降趋势，这可能是因为：

• 判别器的权重太大，导致它无法学习到合适的判别器。
• 生成器的权重太小，导致它无法学习到合适的生成器。
• 数据分布不均匀，导致判别器无法学习到合适的判别器。

为了解决这个问题，你可以尝试以下几点：

• 调整判别器和生成器的权重。
• 增加训练数据的数量和质量。
• 使用不同的优化算法和超参数。
• 试验不同的网络结构和激活函数。

需要注意的是，WGAN-GP的训练过程中，判别器和生成器的损失曲线可能会出现一些波动，这是正常的。