作者mcps5601 (寿司的豆皮)
看板DataScience
标题Re: [问题] DCGAN生成图像问题
时间Thu Jan 10 22:47:37 2019
※ 引述《worthy0429 (咸咸)》之铭言：
: 小弟第一次利用GAN来做训练，主要目标是利用DCGAN来生成宝可梦图像
: 但是这几天训练出来的discriminator loss都会一直往零趋近，
: 试着调了很多东西似乎都没有办法让她平衡，不知道各位大大有没有什麽建议
可以试着增加影像的数量看看
: 另外一个问题就是前面epoch训练出来的生成模型虽然画的不是很好，
: 但是每个batch中不同的noise丢进去至少可以看得出在画不同的宝可梦
: 训练到後面时不管丢任何noise进去都会只生成同一种宝可梦，
: 是不是代表着生成模型可以找到"一种"宝可梦对应这整个batch的noise
你是不是“那一种”宝可梦的影像数目特别多呢?
如果你想要生成不同类别的宝可梦不妨试试看conditional GAN
: 可以让判别模型一直认为他生成出的图像都很像真实的data
: 另外我的d_loss趋近於0是不是代表
: 判别(D)太强生成(G)太弱，所以D可以很明确的分出真实的data跟生成出的data
: 小弟问题有点多，谢谢各位解惑><
应该是可以这样说没错
但主要还是以D和G都能够收敛为判断
以上回答纯属个人经验
如回答有误再烦请板上高手补充> <
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※ 编辑: mcps5601 (114.136.193.237), 01/10/2019 22:48:41
1F：推 worthy0429: 首先先谢谢大大帮我解答，第一部份我也有在考虑是不是 01/12 16:54
2F：→ worthy0429: 输入资料太少的问题，因为我input只有352笔data，但是 01/12 16:54
3F：→ worthy0429: 我在做训练之前会先random调整他的亮度当作增加样本 01/12 16:55
4F：→ worthy0429: 方式，另外同一种神奇宝贝是类似像下面这张图一样唷 01/12 16:56