WGAN-GP损失激增

Question

我一直在研究Wasserstein GAN的梯度惩罚项目。该项目带有MRI / CT（3D数据）。当我执行 2D 实施（逐个切片）时，所有都工作正常。但是，当我尝试将其扩展到3D时，Generators损失会爆炸到非常高的值（〜10 ^ 7）。

1. 我使用的补丁大小为（144,176,20）
2. 每批4、4个GPU的大小。
3. 评论家的架构是从https://github.com/igul222/improved_wgan_training借来的
4. 我不在评论家中使用批处理规范。
5. 每更新一次G，就进行5次Critic更新。

我尝试减少G中的过滤器数量，以使评论家和G更平衡。它仍然很高（10 ^ 5-10 ^ 6）。