一种保障GAN模型最大最小损失函数平稳收敛的训练方法

摘要

本发明公开了一种保障GAN模型最大最小损失函数平稳收敛的训练方法，涉及GAN模型训练方法的深度学习领域，本方法通过合理设定生成器和对抗器的参数更新条件和频率，解决上述的GAN模型训练过程中生成器与对抗器博弈失衡问题，所谓博弈失衡问题指的是，生成器和对抗器的其中一方在训练过程中快速收敛，使得另一方的优化曲面近乎不可导，从而无法顺利训练的现象。