敵対的生成ネットワーク（GAN）学習時の損失値推移の見方

Question

GANの学習を行っているのですが、思うような画像が生成できずにおります。
学習時の損失値の推移により学習のパラメータやネットワークの構造を変更する必要があると思うのですが、損失値からどう考えるかわかりません。ご助言いただけますと幸いです。

下記が学習スキームです。

1. 生成器（Refiner）の学習r回
2. 識別器（Discriminator）の学習d回
3. 以下のループをT回

　3.1 生成器の学習Kr回
3.2 識別器の学習Kd回

実際に学習させた結果の損失推移が以下のとおりです。（横軸：T、縦軸：損失値）
・r=1000, d=200, T=2500, Kr=1, Kd=50

識別器の損失はすぐに収束していますが、生成器の損失は不安定に推移しています。
生成画像は思うようなものではありませんでした。

ここから改善策として考えられることは
・識別器のみすぐ収束する→識別器が機能しているかネットワークを見直す
・識別器のみすぐ収束する→識別器の方が強くなってしまっている→識別器の比率を小さくする

といったことでしょうか？
そもそも片方が収束してもう片方が不安定などということはありうるのでしょうか？

ご助言いただけますと幸いです。よろしくお願いいたします。

Answer 1

参考
GANで学習がうまくいかないときに見るべき資料