深度学习_GAN_GAN优化训练方法汇总（全网最全，持续更新）

1.输入Normalize

1. 将输入图片Normalize到 $[-1，1]$之间。
2. 生成器最后一层的输出使用Tanh激活函数。

Normalize非常重要，没有处理过的图片是没办法收敛的。图片Normalize一种简单的方法是（images-127.5）/127.5，然后送到判别器去训练。同理生成的图片也要经过判别器，即生成器的输出也是-1到1之间，所以使用Tanh激活函数更加合适。

2.替换原始的GAN损失函数和标签反转

1. 原始GAN损失函数会出现训练早期梯度消失和Mode collapse（模型崩溃）问题。可以使用Earth Mover distance（推土机距离）来优化。

2. 实际工程中用反转标签来训练生成器更加方便，即把生成的图片当成real的标签来训练，把真实的图片当成fake来训练。

3.使用具有球形结构的随机噪声$Z$作为输入

1. 不要使用均匀分布进行采样

2. 使用高斯分布进行采样
   

4.使用BatchNorm

1. 一个mini-batch中必须只有real数据或者fake数据，不要把他们混在一起训练。
2. 如果能用BatchNorm就用BatchNorm，如果不能用则用instance normalization。

5.避免使用ReLU，MaxPool等操作引入稀疏梯度

1. GAN的稳定性会因为引入稀疏梯度受到很大影响。
2. 最好使用类LeakyReLU的激活函数。（D和G中都使用）
3. 对于下采样，最好使用：Average Pooling或者卷积+stride。
4. 对于上采样，最好使用：PixelShuffle或者转置卷积+stride。

最好去掉整个Pooling逻辑，因为使用Pooling会损失信息，这对于GAN训练没有益处。

6.使用Soft和Noisy的标签

1. Soft Label，即使用$[0.7-1.2]$和$[0-0.3]$两个区间的随机值来代替正样本和负样本的Hard Label。
2. 可以在训练时对标签加一些噪声，比如随机翻转部分样本的标签。

7.使用Adam优化器

1. Adam优化器对于GAN来说非常有用。
2. 在生成器中使用Adam，在判别器中使用SGD。

8.追踪训练失败的信号

1. 判别器的损失=0说明模型训练失败。
2. 如果生成器的损失稳步下降，说明判别器没有起作用。

9.在输入端适当添加噪声

1. 在判别器的输入中加入一些人工噪声。
2. 在生成器的每层中都加入高斯噪声。

10.生成器和判别器差异化训练

1. 多训练判别器，尤其是加了噪声的时候。

11.Two Timescale Update Rule (TTUR)

对判别器和生成器使用不同的学习速度。使用较低的学习率更新生成器，判别器使用较高的学习率进行更新。

12. Gradient Penalty （梯度惩罚）

使用梯度惩罚机制可以极大增强 GAN 的稳定性，尽可能减少mode collapse问题的产生。

13. Spectral Normalization（谱归一化）

Spectral normalization可以用在判别器的weight normalization技术，可以确保判别器是K-Lipschitz连续的。

14. 使用多个GAN结构

可以使用多个GAN/多生成器/多判别器结构来让GAN训练更稳定，提升整体效果，解决更难的问题。

最后

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