如何解决SR-GAN 的收敛问题，D(x) = D(G(z)) = 0
早上好， 我目前正在尝试第一次实现 GAN：基于“非常稀疏的图像”（来自雷达的图像）的 SR-GAN。我以这个 repo github 的代码为基础：https://github.com/leftthomas/SRGAN。我的图像实际上在一个通道上，因此为了能够使用 vgg 损失，我在 2 个通道上复制了每个图像并添加了一个蒙版通道。由于我的生成器似乎在挣扎，我添加了一个关于鉴别器损失的标准（如果它低于 0.5，则停止训练它）并调整学习率和批量大小。在 30 个时代之后发生了一个奇怪的失败模式：D(x) 和 D(G(z)) 归零，我还没有找到任何关于此类失败模式的文档，我真的不知道如何处理它，在那 30 个时代之前训练似乎进行得很顺利，即使我让判别器再过 20 个 epoch，它也不会。你知道实际发生了什么吗？可能降低鉴别器的学习率？如果问题已经被问到，我很抱歉，没有找到任何内容 非常感谢您的帮助！
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