GAN模型调参1.软标签和noise标签2.调整交叉训练3.修改损失函数4.考虑数据标签任务（分类任务）5.梯度查看
文章目录1.软标签和noise标签2.调整交叉训练3.修改损失函数3.1 WGAN3.2 WGAN-GP4.考虑数据标签任务（分类任务）5.梯度查看GAN在提出之后，一直很火。但是其存在诸多的难点，首先难以平衡G（生成器）和D（判别器）之间的训练，同时容易造成模型坍塌。因此在训练GAN时会很难。1.软标签和noise标签这一点在训练判别器时极为重要。使用硬标签（非 1 即 0）几乎会在早期就摧毁所有的学习进程，导致判别器的损失迅速趋近于 0。可以采用一个 0-0.1 之间的随机数来代表「标签 0
