Deep learning 经过多次迭代后，GAN模型精度降低
我一直在训练GAN学习Nvidia 4x RTX 3090。它会聚到某个点，但随后开始降低图像质量，最终只产生噪声和扭曲的图像。这也可能是GPU的过热问题有人知道发生这种情况的原因和解决方案吗？代码似乎没有问题。您正在经历的这种现象与GANs特有的模式崩溃有关。这也可能是一个VG（消失梯度问题） 如果您确实看到模型的质量在特定点后下降，您可能应该在该特定点切断或尝试使用特定的GANs相关技术，以缓解问题/帮助收敛（请参阅特定类型的损失，如Wasserstein损失） 为了验证您的假设，您需要进行大量测试，如果温度上升超过某些阈值，则会发生一些奇怪的现象，但我99.99%确定热量不是故障，而是：Deep learning 经过多次迭代后，GAN模型精度降低,deep-learning,gpu,nvidia,Deep Learning,Gpu,Nvidia,我一直在训练GAN学习Nvidia 4x RTX 3090。它会聚到某个点，但随后开始降低图像质量，最终只产生噪声和扭曲的图像。这也可能是GPU的过热问题有人知道发生这种情况的原因和解决方案吗？代码似乎没有问题。您正在经历的这种现象与GANs特有的模式崩溃有关。这也可能是一个VG（消失梯度问题） 如果您确实看到模型的质量在特定点后下降，您可能应该在该特定点切断或尝试使用特定的GANs相关技术，以缓解问题/帮助收敛（请参阅特定类型的损失，如Wasserstein损失） 为了验证您的假设，您需要进行