GAN训练自己的数据集效果一直不好

GAN训练自己的数据集时效果非常差，这个和样本数量以及图片分辨率大小有关系吗，求告知一下

样本数量：GAN需要大量的样本来学习数据的分布，并生成逼真的样本。如果样本数量较少，GAN可能无法学习到足够准确的数据分布，导致生成的样本质量差。因此，增加训练样本数量通常可以改善GAN的训练效果。

图片分辨率大小：较高分辨率的图片包含更多的细节和复杂性，而低分辨率的图片则可能丢失一些信息。GAN需要对细节和复杂性进行建模和生成，并且较高分辨率的图片可能需要更多的训练时间和计算资源。因此，较高分辨率的图片可能会对GAN的训练效果有负面影响。一种常见的做法是从低分辨率的图片开始训练，然后逐渐增加分辨率，以便GAN能够更好地学习和生成高分辨率的样本。

效果不好就调整参数

• 这篇文章：GAN模型的挑战及训练效果提升方法 也许能够解决你的问题，你可以看下
• 除此之外, 这篇博客: 【GAN】什么是模式崩溃，以及解决模式崩溃的两条思路中的 什么是模式崩溃 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 对于某一个训练数据集，其中样本的概率分布为一个简单的一维高斯混合分布，包含两个峰：
  
  模式崩溃问题是针对于生成样本的多样性，即生成的样本大量重复类似，例如下图（绿色点为生成的样本）：
  
  生成的样本全部聚集在左边的峰下，这时虽然生成样本的质量比较高，但是生成器完全没有捕捉到右边的峰的模式。

  
  
• 您还可以看一下 CSDN讲师老师的详解GAN在黑白照片上色中的应用课程中的 详解GAN在黑白照片上色中的应用-下小节, 巩固相关知识点