Hiroshiba
commented
6 years ago いくつかモデルの学習を行った際にaccuracyの推移の傾向が毎回異なるなどはありましたか？
多少異なることはありましたが、大まかな形は似たり寄ったりでした。
これはpredictorの学習に失敗しているということでしょうか？
なんとも言えませんが、余りいい感じに学習できていない気がします。 こうなる理由としては、例えばDiscriminatorが強すぎる、もしくは過学習しているなどが考えられます。
まず最初にですが、predictorが悪いのか、GAN（discriminator）が悪いのかを切り分けると良いように感じます。 （config.jsonのlossのadversarialを0にすれば、discriminatorを無視して学習することが出来ます。）
これは私の経験なのですが、Discriminatorのaccuracyが1に張り付くと、良い音声変換になりません。 predictorがそれなりにうまく学習できたら、次は、Discriminatorが強すぎるのをなんとかすると良いと思います。
1段目の学習についてなのですが discriminator/accuracyの推移を見ると 以前こちらのissue https://github.com/Hiroshiba/become-yukarin/issues/10 で回答されていたような挙動とは異なった推移をしています GANのaccuracyとしては上下しながら減少していくのが自然かと考えたのですが… いくつかモデルの学習を行った際にaccuracyの推移の傾向が毎回異なるなどはありましたか？ (学習データはATR503文中のサブセットjを除いた450文を使用しております)
predictor/lossも図示してみたのですが 250*250iteration付近から上昇しているのが気になります これはpredictorの学習に失敗しているということでしょうか？