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Gradient vanishing of G in the DCGAN example

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#822 opened on 2020年9月11日

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説明

Hello,

I have trained the DCGAN with the default hyper-parameter settings on the downloaded "img_align_celeba" dataset (recommended in the tutorial). However, the results reveal strong gradient vanishing of G. While Loss_D keeps decreasing towards 0, Loss_G grows high (towards 100).

It seems that D is trained so well, preventing a good training on G. I didn't do any modifications on the code. Do you know what happened?

Thanks!

コントリビューターガイド

技術スタック
python
領域
machine learning
Issue 種別
research
難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。
3
推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。
3-5 days
活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。
stale
明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。
needs investigation
前提条件
Understanding of GANsFamiliarity with PyTorchBasic knowledge of DCGAN
初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。
20
調査方針
Investigate the default hyperparameters in the DCGAN example. Check the learning rates for generator and discriminator, and consider adjusting them. Look at the loss function implementation to ensure it matches the original DCGAN paper. Additionally, try using different GAN training techniques like label smoothing or adding noise to the discriminator inputs.