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Pytorch WGAN-GP损失爆炸

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我一直在做一个有梯度惩罚的Wasserstein GAN项目。该项目采用MRI/CT（3D数据）。当我在执行2D实现（一片一片）时，一切工作都非常完美。然而，当我尝试将其扩展到3D时，生成器的损失会爆炸到非常高的值（~10^7）

  • 我使用的补丁大小为（144176,20）
  • 批量大小为4，4 GPU
  • 批评家的建筑学是从
  • 我不是在批评家中使用批处理规范
  • 每更新一次G，进行5次批评家更新
    • 我试图减少G中过滤器的数量，以使Critic和G更加平衡。它仍然很高（10^5-10^6）