在 zi2zi-pytorch 訓練資料從 256×256 升級到 512×512 時，調整 kernel_size 和 padding 是有必要的，但 要小心影響學習效果。
1️⃣ 是否要將 kernel_size=5 升級到 7？
✅ 可適當增加，但影響不大
- 主要影響 感受野 (Receptive Field)，即每個卷積核能觀察的圖像範圍。
- 當輸入解析度變大 (
256x256 → 512x512)，適當增加kernel_size可以擴大感受野，使網路學習較長距離的特徵。 - 不過，kernel 影響不如
stride和downsampling來得重要。
🔹 建議：
- 可以 嘗試將
kernel_size=5 → 7，但 不是必要。 kernel_size=5也可以在 512×512 訓練中正常工作，因為 整體架構 (例如 Downsampling, Pooling) 影響更大。- 更重要的是要調整
stride或downsampling，確保網路學習到整體字型結構。
2️⃣ padding 應該怎麼調？
✅ padding 計算公式
\text{padding} = \frac{\text{kernel_size} – 1}{2}
這樣才能 保持輸出大小與輸入一致（”same” padding）。
- 原本
kernel_size=5，padding=2（因為(5-1)/2 = 2）。 - 如果
kernel_size=7，則padding=3（因為(7-1)/2 = 3）。 - 如果
kernel_size=5仍然不變，則padding=2仍然適用。
🔹 建議：
- 如果
kernel_size=5，保持padding=2 - 如果
kernel_size=7，將padding=3 - 避免過大 padding，否則會影響特徵邊緣學習能力。
3️⃣ 其他影響學習效果的關鍵因素
✅ (1) 調整 stride
當解析度從 256×256 → 512×512，如果 不調整 stride，網路會學習更細節的局部特徵，但忽略整體結構。
建議：
- 保持
stride=2，確保特徵圖逐層縮小。 - 若
kernel_size增加，stride 仍保持 2，不要調 3，否則會丟失資訊。
✅ (2) 檢查 Discriminator (D) 和 Generator (G)
- Discriminator (D) 若太強，會導致 梯度消失，G 學習困難。
- Generator (G) 若
upsample太少，可能會讓生成圖像模糊。
📌 最佳調整建議
| 設定 | 原本 (256x256) | 升級 (512x512) |
|---|---|---|
| kernel_size | 5 | 5 or 7 |
| padding | 2 | 2 (if kernel=5), 3 (if kernel=7) |
| stride | 2 | 2 |
Discriminator final_channels | 512 | 512 or 1024 |
| Learning Rate (可能要降) | 0.0002 | 0.0001 |
📢 結論
✅ 可以嘗試 kernel_size=7, padding=3，但 kernel_size=5, padding=2 其實已經夠用了。
✅ stride=2 不變，避免丟失資訊。
✅ 要注意 Discriminator 是否太強，可能要調低學習率。
如果訓練效果變差，建議先 保持 kernel_size=5, padding=2，再慢慢調整其他參數。 🚀
