训练GAN时，是否应在禁用训练时禁用鉴别器中的dropout？

Question

我正在用keras做一个基本的GAN实现。训练是分阶段进行的，首先单独训练鉴别器，然后将生成器作为组合模型(生成器+鉴别器)的一部分进行训练，同时禁用鉴别器的训练。如果鉴别器中有丢失，在我看来，当通过组合模型训练生成器时，它应该被禁用。这是真的吗？如果是这样的话，如何在keras中实现呢？我知道设置trainable=false不会禁用dropout。

Answer 1

你是对的，在训练鉴别器时或在任何测试阶段，都应该禁用发生器的失活。好消息是keras在默认的link下做了这件事。

因此，在您的场景中，您可以使用trainable标志调用生成器的预测函数，并将其用作输入来训练鉴别器。

希望这能回答你的问题。