Question

我不确定是问这个问题的合适地点，请随时告诉我是否需要删除帖子。

我是pyTorch的新手，目前正在我的项目中使用CycleGAN（pyTorch实现），并且我了解大部分cycleGAN的实现。

我阅读了名为“ CycleGAN with Better Cycles”的论文，并尝试应用本文中提到的修改。修改之一是循环一致性权重衰减，我不知道该如何应用。

optimizer_G.zero_grad()

# Identity loss
loss_id_A = criterion_identity(G_BA(real_A), real_A)
loss_id_B = criterion_identity(G_AB(real_B), real_B)

loss_identity = (loss_id_A + loss_id_B) / 2

# GAN loss
fake_B = G_AB(real_A)
loss_GAN_AB = criterion_GAN(D_B(fake_B), valid)
fake_A = G_BA(real_B)
loss_GAN_BA = criterion_GAN(D_A(fake_A), valid)

loss_GAN = (loss_GAN_AB + loss_GAN_BA) / 2

# Cycle consistency loss
recov_A = G_BA(fake_B)
loss_cycle_A = criterion_cycle(recov_A, real_A)
recov_B = G_AB(fake_A)
loss_cycle_B = criterion_cycle(recov_B, real_B)

loss_cycle = (loss_cycle_A + loss_cycle_B) / 2

# Total loss
loss_G =    loss_GAN + 
            lambda_cyc * loss_cycle + #lambda_cyc is 10
            lambda_id * loss_identity #lambda_id is 0.5 * lambda_cyc

loss_G.backward()
optimizer_G.step()

我的问题是如何逐渐减小循环一致性损失的权重？

在实现此修改方面的任何帮助将不胜感激。

这是从论文中得出的：周期一致性损失有助于在初期阶段稳定很多训练，但在后期阶段却成为获得逼真的图像的障碍。我们建议随着训练的进展逐渐降低循环一致性损失λ的权重。但是，我们仍应确保λ为不会衰减为0，以使生成器不会受到限制并完全消失。

谢谢。

Answer 1

下面是您可以使用的原型函数！

def loss (other params, decay params, initial_lambda, steps):
    # compute loss
    # compute cyclic loss
    # function that computes lambda given the steps
    cur_lambda  = compute_lambda(step, decay_params, initial_lamdba) 

    final_loss = loss + cur_lambda*cyclic_loss 
    return final_loss

compute_lambda函数可将50从10线性衰减到1e-5

def compute_lambda(step, decay_params):
    final_lambda = decay_params["final"]
    initial_lambda = decay_params["initial"]
    total_step = decay_params["total_step"]
    start_step = decay_params["start_step"]

    if (step < start_step+total_step and step>start_step):
        return initial_lambda + (step-start_step)*(final_lambda-initial_lambda)/total_step
    elif (step < start_step):
        return initial_lambda 
    else:
        return final_lambda
# Usage:
compute_lambda(i, {"final": 1e-5, "initial":10, "total_step":50, "start_step" : 50})

逐渐衰减损失函数的权重

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