4. GAN 的训练技巧与评估方法

文档摘要

GAN 的训练技巧与评估方法 GAN 的训练技巧与评估方法生成对抗网络 (GANs) 理论上强大，但实际训练却极具挑战性。训练过程的不稳定性以及缺乏有效的评估指标是 GAN 研究和应用中的主要障碍。本章节将深入探讨 GAN 的训练技巧，以提高训练的稳定性，并介绍常用的 GAN 评估指标，以帮助开发者更好地理解和改进 GAN 模型。 4.1 训练稳定性技巧 GAN 的训练是一个生成器和判别器之间的博弈过程。如果一方过于强大，会导致另一方无法有效学习，从而导致训练崩溃。以下是一些常用的训练稳定性技巧： 4.1.1 特征匹配 (Feature Matching) 传统的 GAN 目标函数只关注生成样本的真实性，而忽略了生成样本与真实样本的特征分布是否一致。