zi2zi-pytorch 已經使用 nn.ReLU(True) 訓練的資料, 要怎麼轉成 nn.LeakyReLU(0.2, True)?

將已使用 nn.ReLU(True) 訓練的模型轉換為使用 nn.LeakyReLU(0.2, True)，並不能直接套用已訓練的權重。因為 ReLU 和 LeakyReLU 在處理負輸入時的行為不同，導致模型學習到的特徵表示也會有所差異。

轉換方法

1. 修改程式碼：
   • 找到 UnetSkipConnectionBlock 類別中定義 ReLU 的地方。
   • 將 nn.ReLU(True) 替換為 nn.LeakyReLU(0.2, True)。
2. 重新訓練模型：
   • 由於網路結構和激活函數已改變，無法直接使用之前訓練的權重。
   • 需要重新初始化模型，並使用新的激活函數重新訓練。

注意事項

• 超參數調整：
  • LeakyReLU 的引入可能會影響模型的收斂速度和效果。
  • 建議重新調整學習率、批次大小等超參數。
• 訓練資料：
  • 確保訓練資料的品質和數量足夠。
  • 可以考慮使用資料增強等技巧來提高模型的泛化能力。
• 評估指標：
  • 使用合適的指標評估模型在生成字型上的效果。
  • 例如，可以比較生成字型和目標字型的相似度、清晰度等。

建議

• 從頭開始訓練：
  • 由於 ReLU 和 LeakyReLU 的差異，從頭開始訓練通常能獲得更好的效果。
  • 這樣可以讓模型學習到更適合新激活函數的特徵表示。
• 逐步調整：
  • 如果計算資源有限，可以嘗試先凍結部分層的權重，只訓練使用 LeakyReLU 的部分。
  • 然後再逐步解凍其他層，進行微調。
• 實驗比較：
  • 比較使用 ReLU 和 LeakyReLU 的模型在相同資料集上的表現。
  • 選擇效果更好的激活函數。

總結

將已使用 ReLU 訓練的模型轉換為使用 LeakyReLU 需要修改程式碼並重新訓練模型。建議從頭開始訓練，並注意超參數調整和評估指標。