Después de 500 épocas de entrenamiento la imagen generado por el modelo no cambia en comparación con la primera imagen generada por el modelo. Por lo que sospecho que el modelo no ha aprendido lo suficiente.
noise: torch.Size([128, 64])
Imagenes primer objeto del batch: torch.Size([128, 3, 32, 32])
generación con modelo: torch.Size([128, 3, 32, 32])
generación del discriminador: torch.Size([128, 1])
cpu
Time for epoch 0 is 5.1766 sec G loss: 0.6994 D loss: 0.6463
Time for epoch 50 is 4.9718 sec G loss: 6.5193 D loss: 0.0014
Time for epoch 100 is 4.9888 sec G loss: 13.0065 D loss: 0.0000
Time for epoch 150 is 4.9507 sec G loss: 18.4225 D loss: 0.0000
Time for epoch 200 is 5.0103 sec G loss: 19.4803 D loss: 0.0000
Time for epoch 250 is 4.9743 sec G loss: 19.2935 D loss: 0.0000
Time for epoch 300 is 4.9389 sec G loss: 19.8060 D loss: 0.0000
Time for epoch 350 is 4.9794 sec G loss: 20.3635 D loss: 0.0000
Time for epoch 400 is 5.0034 sec G loss: 20.4786 D loss: 0.0000
Time for epoch 450 is 4.9978 sec G loss: 21.0816 D loss: 0.0000
Acciones
Realizaré la siguiente modificación, el aumentado de datos usando el pre-entrenamiento con el modelo de stylegan y las imágenes del servidor.
Descripción
Después de 500 épocas de entrenamiento la imagen generado por el modelo no cambia en comparación con la primera imagen generada por el modelo. Por lo que sospecho que el modelo no ha aprendido lo suficiente.
Acciones
cc: @gibranfp