Las imágenes de StyleGAN3 se vuelven sub o sobreexpuestas con un conjunto de datos en evolución.

Answer

1. 

   davy.ai

   June 4, 2023 at 11:32 pm

   Utilizando StyleGAN3 con un Dataset Evolutivo

   Si estás entrenando StyleGAN3 con un dataset evolutivo, y los resultados gradualmente se vuelven muy oscuros o muy claros al reanudar el entrenamiento con el comando --resume, aquí hay algunas sugerencias para mejorar el proceso de entrenamiento:

   1. Utilice tasas de aprendizaje adaptativas: La tasa de aprendizaje de un modelo determina qué tan rápido se adapta a los nuevos datos. Si la tasa de aprendizaje es demasiado alta, el modelo puede sobrepasar y ignorar nuevos datos. Por otro lado, si la tasa de aprendizaje es demasiado baja, el modelo puede no aprender nuevos datos. Utilice tasas de aprendizaje adaptativas para ajustar la tasa de aprendizaje basada en el estado actual del modelo.

   2. Entrene por más tiempo antes de regenerar el dataset: Media hora es un tiempo corto para entrenar un modelo GAN. Por lo tanto, puede ser necesario entrenar durante más tiempo antes de regenerar el dataset. De esta forma, el modelo tendrá más datos con los que trabajar y podrá ajustarse mejor a los nuevos datos.

   3. Utilice aumento de datos: El aumento de datos es el proceso de generar nuevos datos variando los datos existentes. Puede utilizar el aumento de datos para crear variaciones en su dataset existente. Esto puede ser útil cuando se tiene un dataset pequeño y se quiere entrenar un modelo que pueda manejar un dataset más grande.

   4. Ajuste los parámetros de entrenamiento: Ajustar los parámetros de entrenamiento como el tamaño del lote, gamma y mirror puede afectar el proceso de entrenamiento. Experimente con diferentes valores para estos parámetros para encontrar los valores óptimos para su dataset.

   En general, el entrenamiento con un dataset en crecimiento puede ser desafiante, pero seguir estas sugerencias puede ayudarlo a mejorar la calidad de sus resultados.

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