GAN 辨别器优化方法：提高模型性能的技巧

class Discriminator(nn.Module): def init(self): super(Discriminator, self).init() self.linear = nn.Sequential( nn.Linear(28*28, 512), nn.LeakyReLU(),

        nn.Linear(512, 256),
        nn.LeakyReLU(),

        nn.Linear(256, 1),
        nn.Sigmoid()
    )

有一些优化方法可以用于这个GAN中的辨别器，包括：

Batch normalization：将每个批次的输入规范化，有助于减少内部协方差移位，提高模型的稳定性和训练速度。
Dropout：在训练过程中随机地丢弃一些神经元，有助于减少过拟合现象。
使用更深的网络结构：增加网络层数可以提高模型的复杂度和表达能力，从而提高模型的准确性。
使用不同的优化器或学习率：可以尝试使用其他的优化器或学习率来提高模型的性能和训练速度。
使用其他的激活函数：可以尝试使用其他的激活函数，如ReLU、ELU等，来提高模型的表达能力和准确性。