一个小问题
wudiduojimone opened this issue · comments
学姐你好，我正在学习你提出的lofgan，并且尝试用在了自己的数据集上，这个是画的一个损失函数图。上面的是鉴别器的loss_adv_dis损失，训练到后期基本降至0了；下面的是生成器的loss_adv_gen损失，是一个逐渐上升的趋势。想请教下您这个情况是正常的吗
还有一个问题，就是为什么只打印loss_adv_gen和loss_adv_dis的损失值，怎么通过这两个损失去看模型训练的好坏勒
你好：
上面的是鉴别器的loss_adv_dis损失，训练到后期基本降至0了；下面的是生成器的loss_adv_gen损失，是一个逐渐上升的趋势。想请教下您这个情况是正常的吗
这个情况是正常的，G和D的损失是相互对抗的。
为什么只打印loss_adv_gen和loss_adv_dis的损失值，怎么通过这两个损失去看模型训练的好坏勒
可以结合根据损失的定义，观察其是否稳定，以及（更重要的）直接观察所生成数据的质量。在这个工作中我们参考的是FUNIT的训练设置，仅供参考~
谢谢学姐
您好，我想起一个问题，就是当鉴别器的损失值降为0时，是不是就意味着生成器就几乎停止训练了？
…---原始邮件---
发件人: "GU ***@***.***>
发送时间: 2024年1月14日(周日) 晚上10:34
收件人: ***@***.***>;
抄送: ***@***.******@***.***>;
主题: Re: [edward3862/LoFGAN-pytorch] 一个小问题 (Issue #26)
你好：
上面的是鉴别器的loss_adv_dis损失，训练到后期基本降至0了；下面的是生成器的loss_adv_gen损失，是一个逐渐上升的趋势。想请教下您这个情况是正常的吗
这个情况是正常的，G和D的损失是相互对抗的。
为什么只打印loss_adv_gen和loss_adv_dis的损失值，怎么通过这两个损失去看模型训练的好坏勒
可以结合根据损失的定义，观察其是否稳定，以及（更重要的）直接观察所生成数据的质量。在这个工作中我们参考的是FUNIT的训练设置，仅供参考~
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学姐你好，我正在学习你提出的lofgan，并且尝试用在了自己的数据集上，这个是画的一个损失函数图。上面的是鉴别器的loss_adv_dis损失，训练到后期基本降至0了；下面的是生成器的loss_adv_gen损失，是一个逐渐上升的趋势。想请教下您这个情况是正常的吗
你好，我也在学习提出的lofgan，想用其他的数据集试一试，请问其他数据集的npy文件如何制作才是最符合程序的