python - 直流-GAN : Discriminator loss going up while generator loss goes down

Question

我无法判断这个错误是由于技术错误还是超参数造成的，但我的 DC-GAN 的鉴别器损失一开始很低，然后逐渐攀升，在 8 左右减慢，而我的发电机损失则大幅下降。我在大约 60,000 epoch 时结束了它。有趣的是，鉴别器的准确率似乎在 20-50% 左右浮动。有人有任何建议来解决这个问题吗？如有任何帮助，我们将不胜感激。

重要信息

• 数据格式:472 个 320x224 彩色 PNG 文件。
• 优化器:Adam(0.0002, 0.5)
• 损失:二元交叉熵

50,000+ epochs 后生成的图像:(应该是白色背景上的运动鞋)

鉴别器模型:

    def build_discriminator(self):

        img_shape = (self.img_size[0], self.img_size[1], self.channels)

        model = Sequential()

        model.add(Conv2D(32, kernel_size=self.kernel_size, strides=2, input_shape=img_shape, padding="same"))  # 192x256 -> 96x128
        model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
        model.add(Dropout(0.25))

        model.add(Conv2D(64, kernel_size=self.kernel_size, strides=2, padding="same"))  # 96x128 -> 48x64
        model.add(ZeroPadding2D(padding=((0, 1), (0, 1))))
        model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
        model.add(Dropout(0.25))
        model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))

        model.add(Conv2D(128, kernel_size=self.kernel_size, strides=2, padding="same"))  # 48x64 -> 24x32
        model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
        model.add(Dropout(0.25))
        model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))

        model.add(Conv2D(256, kernel_size=self.kernel_size, strides=1, padding="same"))  # 24x32 -> 12x16
        model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
        model.add(Dropout(0.25))

        model.add(Conv2D(512, kernel_size=self.kernel_size, strides=1, padding="same"))  # 12x16 -> 6x8
        model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
        model.add(Dropout(0.25))

        model.add(Flatten())
        model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

        model.summary()

        img = Input(shape=img_shape)
        validity = model(img)

        return Model(img, validity)

发电机型号:

    def build_generator(self):

        noise_shape = (100,)

        model = Sequential()
        model.add(
            Dense(self.starting_filters * (self.img_size[0] // (2 ** self.upsample_layers))  *  (self.img_size[1] // (2 ** self.upsample_layers)),
                  activation="relu", input_shape=noise_shape))
        model.add(Reshape(((self.img_size[0] // (2 ** self.upsample_layers)),
                           (self.img_size[1] // (2 ** self.upsample_layers)),
                           self.starting_filters)))
        model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))

        model.add(UpSampling2D())  # 6x8 -> 12x16
        model.add(Conv2D(1024, kernel_size=self.kernel_size, padding="same"))
        model.add(Activation("relu"))
        model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))

        model.add(UpSampling2D())  # 12x16 -> 24x32
        model.add(Conv2D(512, kernel_size=self.kernel_size, padding="same"))
        model.add(Activation("relu"))
        model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))

        model.add(UpSampling2D())  # 24x32 -> 48x64
        model.add(Conv2D(256, kernel_size=self.kernel_size, padding="same"))
        model.add(Activation("relu"))
        model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))

        model.add(UpSampling2D())  # 48x64 -> 96x128
        model.add(Conv2D(128, kernel_size=self.kernel_size, padding="same"))
        model.add(Activation("relu"))
        model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))

        model.add(UpSampling2D())  # 96x128 -> 192x256
        model.add(Conv2D(64, kernel_size=self.kernel_size, padding="same"))
        model.add(Activation("relu"))
        model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))

        model.add(Conv2D(32, kernel_size=self.kernel_size, padding="same"))
        model.add(Activation("relu"))
        model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))

        model.add(Conv2D(self.channels, kernel_size=self.kernel_size, padding="same"))
        model.add(Activation("tanh"))

        model.summary()

        noise = Input(shape=noise_shape)
        img = model(noise)

        return Model(noise, img)

Answer 1

我觉得你遇到这个问题完全可以理解。你的网络没有得到补偿，就神经元数量而言，生成器比鉴别器强大得多。我会尝试使生成器和鉴别器在层数、配置和大小方面彼此对称，这样就可以确保没有一个比另一个强。事实上。