6.5 超参数敏感性

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6.5 超参数敏感性 6.5 超参数敏感性生成对抗网络 (GANs) 训练的显著挑战之一是其对超参数的高度敏感性。即使是微小的超参数调整也可能导致训练过程发生巨大变化，从生成高质量样本到完全崩溃。这种敏感性使得 GAN 的训练变得非常耗时，需要大量的实验和调优，也阻碍了 GAN 在实际应用中的广泛采用。本节将深入探讨 GAN 超参数敏感性的原因，并讨论解决此问题的各种策略。 6.5.1 超参数敏感性的原因 GAN 的超参数敏感性源于其训练过程的对抗性质。生成器和判别器之间的微妙平衡很容易受到超参数变化的影响，从而导致训练不稳定。以下是导致 GAN 超参数敏感性的一些关键因素：梯度消失/爆炸： GAN 的训练目标是寻找生成器和判别器的纳什均衡。