生成对抗网络(GAN)的训练不稳定问题与改进方法
**生成对抗网络(GAN)的训练不稳定问题与改进方法**
**问题描述**:
生成对抗网络(GAN)在训练过程中常出现不稳定性,表现为生成器或判别器一方过强导致训练崩溃(例如模式崩溃)、梯度消失或梯度爆炸。如何解决这些问题?
**背景知识**:
GAN由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)组成。判别器试图区分真实数据与生成数据,生成器试图欺骗判别器。理想状态下,两者通过对抗达到纳什均衡。但实际训练中,由于优化目标的不平衡,常出现以下问题:
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2025-11-06 04:53:04
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