何很好量化GAN模型结果?有什么切实提高GAN模型训练稳定性和缓解模式崩溃的tips吗?

主要依靠两个东西,第一个是FID,叫Frechet Inception Distance。GAN是一种match两种分布的方法,在Frechet Distance里面假设分布是常态分布,当然影像不是常态分布,但是你可以用exception model把它从影像转换为一些defiture去提取特征。在FID中,假设在提取特征后影像变成常态分布,你有两个数据集,可以给他们用Frechet Distance做常态分组。第二个就是通过肉眼,看哪个模型生成照片比较好,通常是用FID比较差不多,再用肉眼去看,这样会相对简单很多。技巧方面主要有2个,一个是gradient penalty,用在style GAN里面,另一个是Spectral normalization。

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