machine-learning - 生成器和鉴别器损失曲线是精确的镜像

Question

我目前正在使用 Pytorch 训练 GAN，为我的研究生成组织病理学数据。我对生成器和鉴别器都使用 BCE 标准。该网络能够产生高质量的图像，但损失曲线对我来说有点神秘。生成器和鉴别器的损失曲线看起来像精确的镜像。请参阅随附的张量板剪辑。有人能告诉我为什么会这样吗？

编辑 1：生成器和鉴别器损失曲线都应该显示收敛，对吗？

提前非常感谢！

Answer 1

在训练 GAN 时，你产生的训练曲线在某种程度上是标准的。生成器和判别器将收敛。如果您将 Gen Loss 和 Dis Loss 绘制在一起，您会发现对抗性财产。事实上，大多数时候，通过查看生成的图像来验证模型是一种有效的方法。 以下是我的一些作品供大家参考。