![GANの学習ノウハウ
5. Generatorの最後の層でTanhにかけて入力画像を[-1, 1]に正規化する。
6. GANの元論文ではGeneratorの損失関数はmin(log(1-D(G(z)))のようになっている
が、実際は max(log(D(G(z)))を使う。前者は初期段階で勾配が消失する。
7. ノイズzを一様分布でなくガウシアンにする。
また、補間をするときには直線ではなくgreat circleに沿って補間を行う。
8. 学習時のミニバッチは、①全て訓練データx、または②全て生成データG(z)にする。
9. ADAM最適化を使う。DiscriminatorにはSGDを使い、GeneratorにはADAMを使う。
などなど。](https://image.slidesharecdn.com/attngan2-181103141142/85/AttnGAN-9-320.jpg)
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