趋近智
从理论到实践,本章侧重于构建和改进高级GAN的工程层面。成功实现StyleGAN或BigGAN等模型,需要对细节给予细致关注,而不仅仅是核心算法。
我们将讨论实用考虑因素,例如为GAN开发选择TensorFlow或PyTorch,使用AdamW和Lookahead等高级优化器,以及建立有效的超参数调整流程。适当的权重初始化对稳定性很重要,我们将与诊断和解决常见训练问题的技术一同讨论。此外,我们将介绍加速训练的方法,包括混合精度()计算和用于处理大规模模型的分布式训练策略。最后,您将了解性能分析工具和性能优化技术,以使您的GAN实现高效。
7.1 选择深度学习框架
7.2 高级优化器 (AdamW, Lookahead)
7.3 超参数调整策略
7.4 权重初始化技术
7.5 调试不稳定的GAN训练
7.6 混合精度训练
7.7 大型GAN的分布式训练策略
7.8 性能分析与优化
7.9 优化GAN实现:实践
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