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Max的程式語言筆記

我要當一個豬頭，快樂過每一天

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zi2zi-pytorch 加入  L2 正則化

2025-02-17

L2 正規化 (L2 Regularizatio…

zi2zi-pytorch 過擬合 (Overfitting) 現象

2025-02-17

在 zi2zi-pytorch 專案中，增加訓練…

ImageFilter.GaussianBlur(radius=sigma) 對訓練資料的影響

2025-02-16

在 zi2zi pytorch 裡, 有 20%…

修改了 UNetGenerator 為 half(), 需要修改 Discriminator 為 half() 嗎?

2025-02-16

好的，針對您提出的問題，我將詳細說明是否需要將 …

修改 zi2zi-pytorch 專案 infer 相關程式碼, 改用半精度浮點數 (FP16) 推論模型

2025-02-16

好的，以下是在 zi2zi-pytorch 專案…

pytorch 環境是否支援 FP16

2025-02-16

在 zi2zi-pytorch 專案中使用 FP…

如何判斷模型中, 那些是可能不重要的連接或神經元?

2025-02-14

好的，針對您想了解如何判斷 zi2zi-pyto…

如何調整 DataLoader 的 num_workers 參數，以充分利用多核 CPU?

2025-02-14

好的，針對您想調整 zi2zi-pytorch …

zi2zi-pytorch 專案, 使用 8層的 UnetSkipConnectionBlock, 請問如何使用 知識蒸餾 (Knowledge Distillation) 把模型變的更小

2025-02-14

好的，針對您想使用知識蒸餾 (Knowledge…

zi2zi-pytorch 的 infer.py 時遇到的 CUDA 記憶體不足問題，以下提供一些調整 infer.py 以降低記憶體或 CPU 使用率的建議

2025-02-14

好的，針對您在使用 zi2zi-pytorch …

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近期文章

  • 在字型風格轉換任務中，SkipConnectionBlock 中 LeakyReLU 的 negative_slope（即負斜率）的選擇
  • d_loss和g_loss都變成了nan，訓練過程中出現了數值不穩定或梯度爆炸的問題
  • Discriminator 在繼續訓練時發生錯誤，因為 binary.weight 和 category.weight 的維度與之前儲存的 checkpoint 不匹配
  • 學習率（Learning Rate）
  • 只增加對特殊規則的字的訓練, 副作用是會影響正常字的判斷
  • 增加梯度裁剪，限制梯度的最大值，從而防止梯度爆炸
  • zi2zi 目前 L1 Loss 主要考慮像素差異，但可能會造成模糊結果, 利用增強感知損失（Perceptual Loss）讓輸出更加銳利
  • VGG16 感知損失 vs VGG19
  • 修改 UNet ，加入 AdaIN（Adaptive Instance Normalization），並在中層（尤其是 layer=4, 5, 6）插入，以便更細緻地控制風格影響
  • 字型風格轉換的任務中，Generator 和 Discriminator 該不該使用不同的 norm_layer
  • Discriminator 加入 Spectral Normalization（光譜正規化）
  • 將 Feature Matching Loss 的程式碼加入到 Zi2ZiModel 類別中
  • Zi2ZiModel 字型風格轉換, 優化 UNetSkipConnectionBlock 的 forward 方法
  • Zi2ZiModel 字型風格轉換, 改善 SelfAttention 計算方式
  • 字型風格轉換 trainer Discriminator 最後增加的  Conv2d(1, 1, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1), padding=(2, 2)) 是否只是浪費計算資源
  • Zi2ZiModel 程式在 256×256 訓練資料沒有錯誤, 在 384×384 時會出錯?
  • 接續訓練時, 應該維持一致的 Lconst_penalty 與 L1_penalty 嗎?
  • Lconst_penalty 影響 生成影像與目標影像之間的 L1 損失權重
  • L1_penalty 影響 生成影像與目標影像之間的 L1 損失權重
  • Zi2ZiModel 字型風格轉換套用相對論對抗損失（Relativistic Loss），使得判別器學習「真比假更真」的概念，而不是單獨學習真假分類。

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