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Gradient vanishing of G in the DCGAN example

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#822 aberto em 11 de set. de 2020

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Description

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!

Guia do colaborador

Pilha de tecnologia
python
Domain
machine learning
Tipo Issue
research
DifficultyDificuldade de implementação estimada para um novo contribuidor, de 1 para alterações muito pequenas a 5 para trabalho de nível especializado.
3
Tempo estimadoUm intervalo de tempo aproximado para um colaborador experiente investigar, implementar, testar e preparar um pull request.
3-5 days
Status da atividadeQuão disponível o issue aparece agora: novo, ativo, obsoleto, bloqueado ou aguardando entrada do mantenedor.
stale
ClarityCom que clareza o issue explica a mudança esperada, os critérios de aceitação e a próxima etapa.
needs investigation
Prerequisites
Understanding of GANsFamiliarity with PyTorchBasic knowledge of DCGAN
Simpatia para novatosUma pontuação de 1 a 100 que estima o quão acessível este issue é para colaboradores iniciantes.
20
Direção de pesquisa
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.