标签： deep-learning pytorch gradient-descent generative-adversarial-network
我目前正在数据集上训练标准DCGAN网络。 40个纪元后，生成器和鉴别器的损失均为45-50。有人可以解释一下原因和可能的解决方案吗？
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您无法解释生成器和鉴别器的损失。因为当一个方面有所改善时，对其他方面而言将更加困难。当生成器改进时，批评者将变得更加困难。当批评家改进时，对于生成器来说将更加困难。
这些值完全取决于损失函数。您可能希望数字随着时间的推移应该“大致相同”。