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Keras を使用して GAN をモデル化しています。出力が 2 つあるため、2 つの損失を組み合わせる必要があります。1 つの出力は Discriminator からのもので、次のコードで「label」と示されています。もう 1 つは Generator からのもので、「Bloss」と示されています。では、それぞれ G と D からの 2 つの出力を使用して、GAN の結合モデル (Generator と Discriminator を結合) をトレーニングすることは可能ですか?

私はGANを構築していますが、再利用を使用してディスクリミネーターを2回呼び出し始めたとき、GANが発散し始めました。最初に次のように識別子を作成しました。

そして、私はそれを次のように呼んでいました：

GANを適切にトレーニングできました。ここで、実際のデータと偽のデータを一度に送信しなくても呼び出すことができるように、reuse を使用する必要があります。私はそれを次のように変更しました：

そして、次のように呼び出します。

今、それは発散し始めました。それはなぜですか？