因此两者之间出现不平衡，也就是根本没有对抗起来，生成器就直接被判别器按在地上摩擦，越训练，导致判...
这种情况可能是鉴别器能力太强，生成器能力太弱造成的。可能尝试提高生成器模型的能力或者降低鉴别器的...
同理,判别器在生成样本上的交叉熵损失为, Crossentropy(y_{pre}=D(x),y_{true}=0): 所以判别器D的总损失为: 可以看出与V(G,D)有什么不一样?不就是差了一个倍的负号么?上面讲过了,对于求解最优的判别器D来说,我们要求的是maxV(G,D),而损失函数是不断优化下降的,所以: 所以在第一步:固定G,求...
_,dloss=sess.run([disc_step,disc_loss],feed_dict={X:X_batch,Z:Z_batch}) _,gloss=sess.run([gen_step,gen_loss],feed_dict={Z:Z_batch}) 1. 2. 3. 4. 5. GAN网络分析 可视化训练loss 为了更好地理解这个过程中发生了什么,我们可以在每10次迭代后绘制训练损失。从下面的图表中,我...
辨别器在原来网络结构上把二维卷积换成三维卷积，但结果要么是辨别器压倒生成器，要么是gloss 和dloss...
请问你这个问题解决了吗，我碰到了和你类似的问题，G_loss在训练到一定阶段之后就上升了，然后D_loss在...
我在用GAN网络做三维图像之间的配准的时候,训练得到的loss情况如题目描述,而且生成的合成图和原图几乎没有发生变化,这是为什么呢?在训练过程中还经常会遇到dloss和gloss始终卡在0.69附近。。求大佬们指点! 关注问题写回答 邀请回答 好问题 1 1 ...
)尽可能小，实际意义就是对于生成器生成的图像数据输入，鉴别器应使得输出尽可能接近0，即把它判断为假...
，如果很明显崩了，大概是生成器的生成能力不足，此时dloss或者gloss会有一者为0（奇怪的是有时候突然...
第三，对于所有的收敛到0，是指很接近于0还是什么，注意这里面的数量级（假如刚开始的损失也不是很大...