如何微调预训练的 GAN？答案

【问题标题】：How to fine tune a pre-trained GAN?如何微调预训练的 GAN？
【发布时间】：2021-11-19 12:57:42
【问题描述】：

我想使用我自己的图像微调在线可用的预训练 GAN。例如，在 ImageNet 上训练的 BigGAN 可以生成逼真的图像。但是，我不想在 ImageNet 中生成图像类。我想生成我自己的图像集的人造图像。如何微调预训练模型？是否与微调其他神经网络（如 CNN 图像分类模型）相同？只是替换/重新训练最后几层就足够了吗？如果我在 Tensorflow/Keras 的代码中看到一些示例，那就太好了。非常感谢！

BigGAN https://tfhub.dev/deepmind/biggan-deep-256/1

【问题讨论】：

我投票结束这个问题，因为这不是help center 中定义的编程问题。如果您想为这个问题找到更合适的网站，请参考this。

标签： tensorflow deep-learning generative-adversarial-network transfer-learning tensorflow-hub

【解决方案1】：

以下几种方法：

冻结鉴别器的较低层，
更改嵌入。

参考资料：

Mo S、Cho M、Shin J. 冻结鉴别器：微调甘斯的简单基线。 arXiv 预印本 arXiv:2002.10964。 2020 年 2 月 25 日。https://arxiv.org/pdf/2002.10964.pdf 代码：https://github.com/sangwoomo/FreezeD
Li Q、Mai L、Alcorn MA、Nguyen A. 一种通过微调类嵌入来改进和重新利用大型预训练 GAN 的经济高效的方法。 2020 年亚洲计算机视觉会议论文集。https://anhnguyen.me/project/biggan-am/ 代码：https://github.com/qilimk/biggan-am

【讨论】：