在字型風格轉換任務中,UNetSkipConnectionBlock
中 LeakyReLU
的 negative_slope
(即負斜率)的選擇,會影響網路學習的細節程度和穩定性。通常,0.2
和 0.1
都是常見的選擇,但它們之間存在一些差異:
LeakyReLU(0.2, True)
- 較大的負斜率:
- 允許更多的負值通過,這意味著網路可能會保留更多的細節資訊。
- 可能導致更快的學習速度,但也可能增加訓練的不穩定性。
- 適用場景:
- 當任務需要保留較多細節時(例如,字型的細微筆畫差異)。
- 當訓練資料足夠豐富,可以承受一定程度的不穩定性時。
LeakyReLU(0.1, True)
- 較小的負斜率:
- 限制負值通過的程度,有助於平滑學習過程。
- 可能提高訓練的穩定性,但也可能導致細節資訊的損失。
- 適用場景:
- 當訓練資料較少或任務對細節要求不高時。
- 當需要更穩定的訓練過程時。
針對 Noto Sans → Zen Maru Gothic 的字型風格轉換:
- 由於字型風格轉換通常需要保留字型的細微特徵(例如,筆畫的粗細、圓角等),因此
LeakyReLU(0.2, True)
可能更適合。 - 然而,如果訓練過程中出現不穩定現象(例如,損失震盪、生成結果出現噪點),則可以嘗試使用
LeakyReLU(0.1, True)
以提高穩定性。 - 建議:
- 從
LeakyReLU(0.2, True)
開始嘗試。 - 在訓練過程中監控損失和生成結果。
- 如果出現不穩定現象,則嘗試使用
LeakyReLU(0.1, True)
。 - 可以嘗試其他負斜率值,例如 0.15,以找到最佳平衡點。
- 從
總結:
0.2
強調細節,0.1
強調穩定。- 根據具體任務和訓練情況進行選擇。
- 實驗是找到最佳數值的最好方法。