GAN模型训练中的崩溃问题及解决方法
崩溃问题是指GAN训练过程中，生成器开始退化，总是生成同样的样本点，无法继续学习。当生成模型崩溃时，判别模型也会对相似的样本点指向相似的方向，训练无法继续。这是由于训练过程中，生成器和判别器之间的博弈变得不平衡，导致生成器无法产生多样性和创造性的样本。解决崩溃问题的方法包括增加噪音、改变网络结构、使用正则化技术、调整优化器等。
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崩溃问题是指GAN训练过程中，生成器开始退化，总是生成同样的样本点，无法继续学习。当生成模型崩溃时，判别模型也会对相似的样本点指向相似的方向，训练无法继续。这是由于训练过程中，生成器和判别器之间的博弈变得不平衡，导致生成器无法产生多样性和创造性的样本。解决崩溃问题的方法包括增加噪音、改变网络结构、使用正则化技术、调整优化器等。
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