【GANs】什么是饱和损失函数 Non-Saturating LossFunction
- Saturating VS Non-Saturating Loss functions in GANs
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饱和Loss
普通GAN loss是生成器希望最小化被判断为假的概率。x取值范围是[0,1]，所以图中函数取值范围是负数。
- 当训练早期，函数取值接近于0，梯度较小
- 当训练晚期，函数取值接近负无穷，梯度过大
笔者认为，这就是饱和loss下生成器训练不佳的原因，因为我们往往希望在早期提供大一些的梯度，到后期模型在接收小一些的梯度，微微调整。而饱和Loss基本上在做相反的事情：早期梯度小，后期梯度大。
非饱和Loss
而log(x)图像如图所示，当我们max它的时候是趋向于正无穷大的，满足上面的non-saturating条件了。
- 早期取值靠近0，梯度较大
- 后期取值靠近正无穷，梯度较小
- 不管x取值多大，函数都能提供梯度
这就使得生成器更适合训练。
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