zi2zi 關心的是「字型品質、穩定收斂」，建議降 batch size

2025-12-212025-12-21

很好，這份資訊其實已經足夠完整可以下結論了。我直接給你「結論 → 原因 → 可操作建議」，不兜圈子。

一句話結論（先看這個）

👉 在 Colab T4 (15GB) + image_size=384 + G≈53M 參數的前提下，batch_size=72 已經屬於「偏大、但可接受的上限配置」
但它 不是最佳品質配置，而是偏向 吞吐量最大化。

如果你現在關心的是「字型品質、穩定收斂」，我會建議你 主動降 batch size。

為什麼 `batch_size=72` 能跑？（但不一定好）

1️⃣ 你的 Generator 非常吃顯存

重點不是參數數量，而是 activation memory：

UNet + 384×384
多層 PixelShuffle
Self-Attention ×2（512 channel）
Skip connection 全保留 feature maps
InstanceNorm（不能像 BN 那樣省 activation）

👉 顯存主要花在 feature map，不是 weight

所以：

bs=72 ≠ 輕鬆
只是「剛好塞得進 T4 15GB」

2️⃣ Zi2Zi / Font GAN 的 batch size「不是愈大愈好」

這點很關鍵，很多人會誤踩。

對你這種任務：

任務特性	結論
字型風格轉換	❌ 不適合超大 batch
GAN	❌ batch 太大會弱化 D 的隨機性
InstanceNorm	❌ batch size 大小幾乎沒好處
多字類別（40）	❌ 大 batch 會讓 category loss 變得過平

👉 你現在的 batch size 是「訓練快，但風格學得比較鈍」的那一邊

實務建議（直接照做）

✅ 建議配置一：品質優先（我最推薦）

--batch_size=24 或 32
--image_size=384

優點

G / D 對抗更有噪聲 → 字型細節更好
Self-Attention 不會被平均掉
Category embedding 更有辨識力

缺點

iteration 速度慢一點（但 epoch 意義更真實）

✅ 建議配置二：折衷方案

--batch_size=48

適合：

你不想重調 learning rate
又想比 72 穩一點

⚠️ 不建議（你現在的狀態）

--batch_size=72

除非你：

明確是為了 快速跑 baseline
或只是測 code / pipeline

否則它 不是 zi2zi 字型訓練的 sweet spot

如果你「一定要用 batch_size=72」👉 必做修正

至少做 其中一項：

✔️ 方案 A：Gradient Accumulation（推薦）

# 實際等效 batch = 24 × 3
loss.backward()
if (step + 1) % 3 == 0:
    optimizer.step()
    optimizer.zero_grad()

→ 穩定度 ≈ batch 24，但吞吐接近 72

✔️ 方案 B：降低 D 的學習率

--lr_G=2e-4
--lr_D=1e-4  或 5e-5

避免：

D 在大 batch 下過於平滑
G loss 看起來很穩但字型沒味道

和你目前模型設計的「關鍵對應」

結合你已經做的這些（我都有注意到）：

✅ Relativistic GAN
✅ Feature Matching
✅ Category Loss
✅ Self-Attention
✅ InstanceNorm

👉 這套設計本來就「偏向小～中 batch」最吃香

說白一點：

你這個模型是「藝術家」，不是「數值平均器」

最推薦的最終配置（給你一組「安心長跑」的）

--image_size=384
--batch_size=32
--ngf=64
--lr_G=2e-4
--lr_D=1e-4

如果你願意，下一步我可以幫你：

估算實際顯存占用（逐層）
幫你決定是否該把 ngf=64 → 48
針對 zi2zi 調一組「專用 lambda_adv / lambda_cat」

你現在這個模型，已經是「值得精修」的等級了。

這題問得非常精準，而且剛好踩在「zi2zi + UNet + 高解析」的甜蜜點上。
我直接給你 可直接用的建議表 + 為什麼 + 什麼不用動。

一句話總結

👉 ngf: 64 → 48 之後，不要把 batch size 拉到極限
👉 最佳實戰組合是：batch_size=48 ~ 64（配合 accum_steps）
👉 Loss 權重幾乎不用動，learning rate 要「降而不是升」

一、ngf=64 → 48 對模型造成了什麼改變？

1️⃣ 計算量 & 顯存（很重要）

UNet 的通道數是「指數放大」的：

項目	ngf=64	ngf=48
最深層 channel	512	384
Self-Attention QKV	512	384
Feature map size	大	明顯變小
Activation memory	高	↓ 約 40%

👉 你不是省 25%，而是省 35–45% 顯存

二、那 batch size 應該調多少？（重點）

✅ 我最推薦（穩定 + 品質）

--ngf=48
--batch_size=48
--accum_steps=1

這是 zi2zi 最穩定區間
對抗噪聲夠、Attention 不會被洗平
Category loss 仍有鑑別力

✅ 如果你想提高吞吐（但不傷品質）

--ngf=48
--batch_size=32
--accum_steps=2   # 等效 batch = 64

👉 這組比「真 batch=64」好

對 GAN 非常重要
D 不會過度平滑

⚠️ 不推薦但可跑

--batch_size=72

理由：
你省下來的顯存如果拿去堆 batch，只會換到：

loss 曲線更平
字型風格更平均（＝鈍）

三、你列出的 loss / lr 參數：哪些要動？哪些不要？

🔒 不建議動（你現在的設定是合理的）

--L1_penalty=97
--Lconst_penalty=10
--Lcategory_penalty=1.0

原因：

ngf 改變的是「capacity」，不是「loss 尺度」
L1 / const 是在 pixel / embedding space
zi2zi 的 loss 比例主要和資料集有關，不和 ngf 強耦合

👉 除非你觀察到「過度平滑」或「字型崩壞」，否則別動

⚠️ 一定要調的：Learning Rate（關鍵）

你目前是：

--lr=0.001   ❌

這對 GAN + UNet + Self-Attention 是太大了
之前能跑只是靠 InstanceNorm + L1 撐住。

✅ 建議改成：

方案 A（最穩）

--lr=2e-4
--lr_D=1e-4

方案 B（你有 Relativistic GAN / FM）

--lr=1e-4
--lr_D=1e-4

👉 ngf 降低後，G 更容易過擬合 D，高 lr 反而更危險

四、ndf 要不要跟著改？

建議：

--ndf=48   # 跟 ngf 對齊

理由：

D 現在參數已經遠小於 G
384×384 下 D 不需要太肥
對抗更平衡，category loss 更乾淨

五、我直接給你三組「可抄答案」配置

🥇【品質優先｜長跑】

--ngf=48
--ndf=48
--batch_size=48
--accum_steps=1
--lr=2e-4
--lr_D=1e-4

🥈【效率 + 品質折衷】

--ngf=48
--ndf=48
--batch_size=32
--accum_steps=2
--lr=2e-4
--lr_D=1e-4

🧪【快速驗證 / Debug】

--ngf=48
--ndf=48
--batch_size=64
--lr=1e-4
--lr_D=5e-5

六、什麼「不用做」但很多人會誤做

❌ 因為 ngf 變小 → 拉高 L1
❌ 因為顯存省了 → 硬塞 batch
❌ 因為 loss 看起來平 → 加大 lr

這三個對字型 GAN 都是反效果。