字型風格轉換 (Noto Sans → Zen Maru Gothic) 訓練效能與推論品質改善建議
針對您提供的字型風格轉換 (Noto Sans → Zen Maru Gothic) 的訓練腳本，以下是一些改善訓練效能與推論品質的建議。
1. 資料預處理與增強
- 資料集平衡： 確保 Noto Sans 和 Zen Maru Gothic 字型的資料集在各個字元上是平衡的。不平衡的資料集可能導致模型偏向於數量較多的字型。
- 字元對齊： 確保 Noto Sans 和 Zen Maru Gothic 字元圖像在位置和大小上正確對齊。這對於模型學習字型風格的細微差異至關重要。
- 資料增強： 使用資料增強技術（例如，隨機旋轉、縮放、平移、模糊、雜訊添加）來增加資料集的多樣性，提高模型的泛化能力。
- 標準化： 將圖像資料標準化到 [-1, 1] 或 [0, 1] 範圍內，以加快訓練速度並提高穩定性。
2. 模型架構調整
- 更深或更寬的網路： 嘗試增加 UNet Generator 和 Discriminator 的深度或寬度，以提高模型的表達能力。但要注意避免過度擬合。
- 注意力機制： 在 UNet Generator 中加入注意力機制（例如，Self-Attention 或 Spatial Attention），以幫助模型更好地捕捉字型風格的細節。
- 殘差連接： 確保 UNet Generator 中的殘差連接有效使用，以避免梯度消失問題。
- PatchGAN Discriminator： 考慮使用 PatchGAN Discriminator，它能夠更好地捕捉圖像的局部特徵，有助於生成更清晰的字型圖像。
- Normalization Layers： 嘗試不同的 normalization layers (Instance Norm, Layer Norm, Group Norm) 來找到最適合您資料集的選擇。
3. 損失函數與優化器
- 感知損失 (Perceptual Loss)： 加入感知損失（例如，使用預訓練的 VGG 網路提取特徵），以提高生成圖像的視覺品質。
- 風格損失 (Style Loss)： 加入風格損失，以更好地捕捉目標字型的風格特徵。
- 優化器參數調整： 嘗試不同的優化器（例如，AdamW）和學習率調整策略（例如，學習率衰減、學習率預熱）。
- 梯度裁剪： 加入梯度裁剪以避免梯度爆炸問題。
- Loss Weight Tuning： 嘗試調整 Lconst_penalty, Lcategory_penalty, L1_penalty 的權重，以找到最佳的平衡。
4. 訓練策略
- 學習率調整： 使用學習率衰減策略（例如，餘弦退火、指數衰減）來提高訓練的穩定性和收斂速度。
- 提前停止： 使用提前停止策略，監控驗證集的損失或指標，並在模型性能不再提升時停止訓練。
- 模型檢查點： 定期保存模型檢查點，以便在訓練中斷或需要回溯時恢復訓練。
- 批次大小調整： 調整批次大小，以充分利用 GPU 資源並提高訓練速度。
- 混合精度訓練： 使用混合精度訓練（例如，使用 NVIDIA Apex 或 PyTorch 的 amp），以加快訓練速度並減少記憶體使用量。
5. 推論品質改善
- 模型集成： 使用模型集成技術，將多個訓練好的模型進行平均或投票，以提高推論的穩定性和準確性。
- 後處理： 對生成的字型圖像進行後處理（例如，銳化、去噪），以提高視覺品質。
- 條件生成： 在推論時，可以通過調整輸入的 style_or_label 參數，來控制生成的字型風格。
6. 程式碼優化
- 資料加載優化： 使用多線程或多進程資料加載器，以加快資料加載速度。
- GPU 利用率： 確保 GPU 利用率達到最大化，可以通過調整批次大小、資料加載和模型架構來實現。
- 記憶體管理： 確保有效管理 GPU 記憶體，避免記憶體溢出問題。
- 性能分析： 使用性能分析工具（例如，PyTorch Profiler 或 NVIDIA Nsight Systems）來識別程式碼中的性能瓶頸。
7. 具體程式碼調整建議
- Discriminator 的輸出層： 考慮在 Discriminator 的輸出層加入 Sigmoid 函數，將二分類 logits 轉換為概率值。
- 損失函數簡化： 可以將 CategoryLoss 和 BinaryLoss 合併為一個損失函數，以簡化程式碼並提高效率。
- 學習率調整策略： 將 `update_lr` 函數中的學習率調整策略替換為更複雜的學習率調整策略，例如餘弦退火或指數衰減。
- 模型保存與加載： 使用 `torch.save` 和 `torch.load` 函數來保存和加載模型參數，而不是自定義的 `save_networks` 和 `load_networks` 函數。
通過實施這些建議，您可以顯著提高字型風格轉換模型的訓練效能和推論品質。請根據您的具體需求和資源情況，選擇最適合您的建議。