GAN的Loss为什么降不下去

为什么GAN的Loss一直降不下去。GAN到底什么时候才算收敛?其实,作为一个训练良好的GAN,其Loss就是降不下去的。衡量GAN是否训练好了,只能由人肉眼去看生成的图片质量是否好。不过,对于没有一个很好的评价是否收敛指标的问题,也有许多学者做了一些研究,后文提及的WGAN就提出了一种新的Loss设计方式,较好的解决了难以判断收敛性的问题。下面我们分析一下GAN的Loss为什么降不下去?​

生成器和判别器的目的相反,也就是说两个生成器网络和判别器网络互为对抗,此消彼长。不可能Loss一直降到一个收敛的状态。

  • 对于生成器,其Loss下降快,很有可能是判别器太弱,导致生成器很轻易的就"愚弄"了判别器。

  • 对于判别器,其Loss下降快,意味着判别器很强,判别器很强则说明生成器生成的图像不够逼真,才使得判别器轻易判别,导致Loss下降很快。

    也就是说,无论是判别器,还是生成器。loss的高低不能代表生成器的好坏。一个好的GAN网络,其GAN Loss往往是不断波动的。

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