Help！Gan模型训练的问题！
救命，我已经在这儿卡了半个月了。
最近在跑一个Gan模型，但是怎么都训练不出来，真的好头疼。
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1、单独测试生成器，只使用MSE_Loss，可以生成图像，只是不太清晰，就像这样：(上面是groundtruth，下面是生成的)
2、单独测试判别器，用vanilla loss的softplus变形，测试噪音和真实图像的判别结果，由Sigmoid输出：
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结果都挺好的，生成器可以准确生成图像，判别器可以准确判别d_lr结果，但是对抗训练就会出问题！
1、在lr 和 d_lr学习率都为0.0001的条件下，生成的图像和判别器输出如下：
可以看到，判别器对真实图像的分数维持在0.55左右，生成图像的分数维持在0.44左右，d_loss和g_loss小范围波动
2、我怀疑是不是两个分数差的不多，导致生成器没办法获得有用的信息，所以采用更新一次生成器，后面更新两次判别器的方法，结果如下：
这时候，真假样本相差的分数确实更大了，但是继续训练，就会出现：
直接两个都判为真，这是什么问题？
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我的问题是，我的训练过程有没有什么问题？以及为什么多更新一次判别器会出现都判为真的情况？
大家有没有什么意见，还望不吝赐教！
【以下回答由 GPT 生成】
在训练GAN模型时，遇到困难是常见的。根据你提供的信息，以下是可能导致问题的原因和解决方案：
- 生成器生成的图像清晰度不高：
- 可尝试使用像素级别的loss函数，如L1 loss或L2 loss，而不仅仅使用MSE loss。这些loss函数可以更好地捕捉到图像的细节。
- 可以尝试增加生成器的网络层数，以增加模型的复杂性和表示能力。
可以尝试调整生成器的学习率，以更好地优化生成器的性能。
判别器将两个样本都判为真：
- 多次更新判别器可能导致判别器过度拟合训练数据。可以尝试减少判别器的更新次数，以平衡生成器和判别器的训练过程。
- 可以尝试使用不同的判别器loss函数，如Wasserstein loss，来更好地训练判别器。这种loss函数可以更好地解决梯度消失和模式崩溃等问题。
- 可以尝试增加判别器的网络层数，以增加模型的复杂性和表示能力。
此外，还有一些其他可能的解决方案可以尝试：
- 可以使用更大的训练数据集，以提高模型的泛化能力。
- 可以尝试使用不同的优化算法和学习率调度方法，以更好地优化模型。
- 可以尝试使用正则化技术，如批归一化、dropout等，来减少模型的过拟合。
最后，GAN模型的训练也是一个非常复杂的过程，很难找到一个通用的解决方案，因此建议根据具体情况进行不同的尝试和实验，以找到最佳的训练策略。
如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^
可能是因为判别器在多次更新后变得更强大，能够准确地区分真实数据和生成数据。如果生成器没有得到相应的更新，它可能无法生成足够逼真的样本来欺骗判别器。这会导致判别器越来越自信地将所有生成的样本都判定为真实
人工智障不会很准的，除非训练参数特别合适