Я студент университета, работаю над проектом по разработке GAN для создания последовательностей.Чтобы начать с проекта, я работал над игрушечным примером.Во-первых, я реализовал GAN для генерации набора данных MNIST.Я следовал этому примеру: https://medium.com/datadriveninvestor/gans-demystified-f057f5e32fc9. Я пересмотрел, что код работал хорошо, и он сделал. Затем я создал набор данных изображений растущих трендов, как это:
https://drive.google.com/open?id=1_zxyFXbpWRKyEH-Hc7LAHE5p6ji0xyj6
Я работал с той же архитектурой, что и в примере MNIST.Теоретически научиться создавать изображения такого типа проще и проще, чем набор данных MNIST, поэтому он должен работать.Но это не работает, оно генерирует такие изображения после многих эпох (более 4000):
https://drive.google.com/open?id=1gIdCwjPzyysw9KF-hW8m1mhbBADZzK0R
Я пытался дать ему тренироваться больше времени, ноон всегда генерирует одинаковые изображения.Я также изменил гиперпараметры, такие как скорость обучения, но это тоже не сработало.Я также создал разные наборы данных, меняя цвета, используя больше пикселей, ... Наконец, я уменьшил размер сетей, чтобы они были более линейными, только со слоями.Это повышает производительность, но проблема та же.
Я могу понять, как это не работает, потому что, как я уже говорил, это более простая проблема, чем изучение MNIST, поэтому она должна работать.Кто-нибудь знает, почему это происходит?Как можно улучшить производительность?
Спасибо!