Вопрос или проблема
Я работаю с генерирующей состязательной сетью, реализующейся в Keras. У меня есть модель генератора G и дискриминатора D, которые создаются двумя функциями, а затем модель GAN создается с использованием этих двух моделей, вот такой пример кода:
gopt=Adam(lr=0.0001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-08)
dopt=Adam(lr=0.00005, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-08)
opt_gan = Adam(lr=0.00006, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-08)
G= gmodel(......)
G.compile(loss=...., optimizer=gopt)
D=dmodel(..)
D.trainable = False
GAN=ganmodel(generator_model=G,discriminator_model=D,...)
GAN_model.compile(loss=["mae", "binary_crossentropy"], loss_weights=[0.5, 0.5], optimizer=opt_gan)
D.trainable = True
D.compile(loss="binary_crossentropy", optimizer=dopt)
Теперь мой вопрос, или лучше сказать, путаница: как будет работать оптимизация, когда мы тренируем модель GAN? Более точно меня интересует скорость обучения. Когда я тренирую GAN, какая скорость обучения будет применена к генератору?
Поскольку я уже скомпилировал G перед тем, как отправить его в модель GAN, его оптимизатор не должен изменяться, и скорость обучения должна быть 0.0001? или будет применена скорость обучения GAN, то есть 0.00006? Как насчет дискриминатора?
Генератор обучается только через GAN. Таким образом, вам не нужно определять оптимизатор для генератора или компилировать его.
Когда вы тренируете генератор, вы фактически тренируете весь GAN. Только дискриминатор тренируется независимо.
Чтобы ответить на ваш вопрос, параметры GAN будут использоваться, когда вы тренируете GAN, а параметры дискриминатора будут использоваться, когда вы тренируете дискриминатор. Параметры генератора никогда не используются и могут быть удалены.
Ответ или решение
Когда вы работаете с генеративно-состязательной сетью (GAN) в Keras, управление оптимизацией генератора и дискриминатора требует особого понимания и внимания к настройкам. В данном кодовом примере вы определяете три разных оптимизатора: gopt для генератора, dopt для дискриминатора и opt_gan для всей GAN модели. Это поднимает важный вопрос о том, как эти настройки обучения применяются в процессе тренировки.
Оптимизация в GAN
Основной принцип, который следует помнить, заключается в том, что в процессе обучения GAN, генератор и дискриминатор обучаются по отдельности. Вот что происходит на практике:
1. Обучение дискриминатора:
- Дискриминатор обучается независимо от генератора. Когда вы вызываете метод
D.compile, дискриминатор получает свои собственные параметры оптимизации, включая скорость обученияlr=0.00005. Весь процесс обучения дискриминатора будет использовать эти параметры.
2. Обучение генератора через GAN:
- Генератор не компилируется отдельно, и, следовательно, его оптимизатор и параметры компиляции в данном случае не имеют значения. Когда вы обучаете GAN модель, единственными актуальными параметрами будут те, что заданы в
GAN_model.compile, а именноopt_gan, где скорость обучения равна0.00006. - В процессе обучения GAN дискриминатор, встроенный в GAN модель, не изменяет свои веса. Поэтому он обозначается как
D.trainable = Falseв процессе компиляции модели GAN.
Ваш вопрос о том, какая скорость обучения применяется к генератору, можно резюмировать следующим образом: когда вы тренируете генератор через GAN, применяются параметры оптимизатора, заданные для всей модели GAN, а не те, что изначально были заданы для G.
Рекомендация по оптимизации
Для оптимизации процесса рассмотрим следующие шаги:
- Уберите оптимизатор для генератора (
gopt) и его компиляцию, поскольку при тренинге через модель GAN эти параметры будут игнорироваться. - Обратите внимание на то, что адекватная настройка скоростей обучения для
opt_ganиdoptявляется критически важной для хорошей сходимости. Эта задача требует экспериментирования и мониторинга, возможно, стоит начать с малого значения скорости обучения для генератора, так как его обучение более нестабильно.
Заключение
Таким образом, понимание принципов оптимизации в GAN и управление кросс-составными элементами модели поможет добиться более стабильного и продуктивного процесса обучения. Используйте подходящие параметры для opt_gan и dopt, чтобы гарантировать, что обе части сети развиваются с минимальной потерей качества.