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O que é normalização em gan?
A normalização espectral é uma normalização de peso que estabiliza o treinamento do discriminador. Ele controla a constante de Lipschitz do discriminador para mitigar o problema de gradiente explosivo e o problema do colapso do modo.
Qual é o principal problema com Gan?
No entanto, os Gans são difíceis de treinar, e o treinamento enfrenta dois grandes problemas, o colapso do modo e a não convergência. Um método viável para fazer com que o GAN resolva esses dois desafios é redesenhar a arquitetura de rede para obter um modelo mais poderoso.
O que é normalização espectral?
A normalização espectral é uma técnica de normalização usada para redes adversárias generativas, usadas para estabilizar o treinamento do discriminador. A normalização espectral tem a propriedade conveniente de que a constante de Lipschitz é o único hiper-parâmetro a ser ajustado.
