6.1 模式崩溃 (Mode Collapse)

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6.1 模式崩溃 (Mode Collapse) 6.1 模式崩溃 (Mode Collapse) 模式崩溃 (Mode Collapse) 是生成对抗网络 (GANs) 训练中最常见且最具挑战性的问题之一。它指的是生成器 G 只能生成数据集中有限且相似的样本，而无法捕捉到数据分布的全部多样性。换句话说，生成器学会了欺骗判别器 D，但牺牲了生成样本的多样性。这导致生成器输出的样本高度相似，缺乏真实数据的丰富性。 6.1.1 模式崩溃的定义与表现定义: 模式崩溃是指生成器 G 陷入生成数据分布的某个或某些模式中，而忽略了其他模式。这意味着 G 学习到的数据分布 P G 仅仅覆盖了真实数据分布 P data 的一部分。