我是否必须重新编译我的Gan每一批，以防止歧视者学习？

Question

我有一个像这样的男人

generator = Model(g_in, g_out)
generator.compile(...)

discriminator = Model(d_in, d_out)
discriminator.trainable = True
discriminator.compile(..)

discriminator.trainable = False

gan = Model(inputs=.., outputs=..)
gan.compile(..)

#iterate over epochs and batches, without compiling

它学习并提供可接受的输出。然而，我得到了警告：

Keras\engine\training.py:490: UserWarning:可训练重量和可训练重量之间的差异，你是否在没有调用model.compile的情况下设置了model.trainable？‘可训练的重量和可训练的之间的差异’

如果我每批重新编译鉴别器和gan，警告就会消失，但是一次迭代所需的时间要长得多，训练速度也要慢一些。

for epoch:
  for batch:

    fakes=generator.predict_on_batch(batch)

    discriminator.trainable = True
    discriminator.compile(..)

    discriminator.train_on_batch(batch, ..)
    discriminator.train_on_batch(fakes, ..)

    discriminator.trainable = False
    discriminator.compile(..)
    gan.compile(..)

    gan.train_on_batch(batch,..)

哪一个是对的？

Answer 1

这是预期的，没有必要重新编译每一批。Keras在这方面有一个公开的错误：https://github.com/keras-team/keras/issues/8585

那里的答复有一些如何传递警告的例子，我不打算在这里重复。还有一个回答，它给出了一个很好的建议，如果你对模型的细节不确定的话，如何验证你真的在训练你应该训练的东西：https://github.com/keras-team/keras/issues/8585#issuecomment-385729276