在 接續訓練（fine-tuning or resuming training） 時，是否應該維持一致的 Lconst_penalty 和 L1_penalty 取決於幾個關鍵因素：
是否應該維持一致？
✅ 大多數情況下，建議保持一致
Lconst_penalty和L1_penalty是影響字形結構與風格轉換的重要超參數，突然改變它們可能會導致模型學習方向發生劇烈變化，影響收斂性。- 若前一階段訓練結果已經較穩定，則應維持原來的超參數，避免模型發散。
什麼時候可以調整？
如果你觀察到以下問題，則可以適當調整 Lconst_penalty 和 L1_penalty：
1️⃣ 風格轉換效果不足（Noto Sans 痕跡太明顯）
👉 解決方案：降低 Lconst_penalty，或增加 L1_penalty
Lconst_penalty控制輸入與輸出字形的相似度，過大可能會過度保留 Noto Sans 特徵，導致轉換不足。- 可嘗試降低
Lconst_penalty例如 15 → 10，允許更多風格變化。
2️⃣ 產生字形變形或結構崩壞
👉 解決方案：增加 Lconst_penalty，或減少 L1_penalty
- 風格轉換過度，導致筆劃變形、字形崩壞，可增加
Lconst_penalty（例如 15 → 25）。 - 若
L1_penalty過大，可能會讓模型過度強調像素匹配，而忽略風格變化，適當降低（例如 100 → 80）。
3️⃣ 訓練後期 loss 震盪大，收斂不穩定
👉 解決方案：逐步減少 L1_penalty
L1_penalty主要影響像素級別的對齊，如果訓練後期 loss 變動劇烈，可能是L1_penalty太大，可以隨著 fine-tuning 逐步降低（例如 100 → 80 → 60）。
最佳策略
📌 如果模型已經表現良好，請維持原始的 Lconst_penalty 和 L1_penalty。
📌 如果 fine-tuning 是為了改善特定問題（如風格轉換不足或字形變形），則可以微調 Lconst_penalty 或 L1_penalty，但應該逐步調整，而非大幅變動。
🔹 建議做法：
- 先用相同的
Lconst_penalty和L1_penalty訓練幾個 epoch，觀察變化。 - 如果 loss 曲線或生成效果不理想，再考慮微調。
- 調整時，建議一次只變動 10-20%，以避免影響模型穩定性。
結論
- 接續訓練時，通常應維持原始
Lconst_penalty和L1_penalty，確保模型學習穩定性。 - 若需要調整，應根據具體問題（風格不足、結構崩壞、loss 震盪）來微調，並逐步變化，避免影響已學習的知識。
這樣可以讓你的字形風格轉換更穩定，也能更好地控制風格與內容的一致性！🚀
gemini
在接續訓練時，是否應該維持一致的 Lconst_penalty 和 L1_penalty，這個問題沒有絕對的答案，它取決於你的具體情況和目標。以下是一些需要考慮的因素：
維持一致的優點：
- 穩定性：
- 維持一致的 penalty 值可以確保訓練過程的穩定性。模型在接續訓練時，會繼續沿著之前訓練的方向進行優化，避免出現劇烈的變化。
- 一致性：
- 如果你希望接續訓練後的模型能夠保持與之前模型一致的風格和特徵，那麼維持一致的 penalty 值是必要的。
調整 penalty 值的可能情況：
- 改善細節：
- 如果在接續訓練中，你發現生成圖像的細節不夠精細，可以適當增加
L1_penalty的值，以強調像素級的差異。
- 如果在接續訓練中，你發現生成圖像的細節不夠精細，可以適當增加
- 提高穩定性：
- 如果在接續訓練中，你發現生成圖像出現不穩定的情況，例如閃爍或抖動，可以適當增加
Lconst_penalty的值，以提高潛在特徵的一致性。
- 如果在接續訓練中，你發現生成圖像出現不穩定的情況，例如閃爍或抖動，可以適當增加
- 適應新資料：
- 如果接續訓練使用了新的資料集，而新資料集的特徵與原始資料集有較大的差異，那麼可能需要調整 penalty 值，以使模型更好地適應新資料。
- 微調風格：
- 假設你希望接續訓練後的模型能夠在原始風格的基礎上進行微調，例如增加一些新的風格特徵，那麼可以適當調整 penalty 值，以平衡原始風格和新風格之間的權重。
建議：
- 在大多數情況下，建議在接續訓練的初期維持一致的 penalty 值，以確保訓練的穩定性。
- 在接續訓練的過程中，密切觀察生成圖像的質量和穩定性，並根據需要進行微調。
- 如果你需要調整 penalty 值，建議每次只調整一個 penalty 值，並仔細觀察調整後的結果，以便更好地理解 penalty 值對模型行為的影響。
- 實驗，是最好的驗證方式。
總結：
- 維持一致的 penalty 值有助於確保訓練的穩定性和一致性。
- 調整 penalty 值可以幫助你改善生成圖像的細節、提高穩定性、適應新資料或微調風格。
- 建議在接續訓練的初期維持一致的 penalty 值，並根據需要進行微調。
