tf.padを使用するとGANの損失がおかしくなる。

Question

###問題
tensorflow2.3.0です。
generatorにtf.pad(x,shape,"REFLECT")を用いるとdiscriminatorのlossが正しく計算されません。
discriminatorのreal学習の際に目標値として渡した値が、fake学習の際にも目標値として使用されているようです。

このようになる原因は何でしょうか？ご教授いただけると幸いです；；

###コード

def mirror_padding(v,padding):
    return tf.pad(v, [(x,x) for x in padding], "REFLECT")
def build_generator(input_shape):
    input_ = Input(shape=input_shape)
    a = mirror_padding(input_,(0,1,1,0))
    a = Conv2D(3,kernel_size=3)(a)
    out = Activation("tanh")(a)
    return Model(input_,out)
def build_discriminator(input_shape):
    input_ = Input(shape=input_shape)
    
    a = Conv2D(32,kernel_size=4,strides=2,padding="same",activation="relu")(input_)
    a = Conv2D(64,kernel_size=4,strides=2,padding="same")(a)
    a = BatchNormalization()(a)
    a = Activation("relu")(a)
    a = Conv2D(128,kernel_size=4,strides=2,padding="same")(a)
    a = BatchNormalization()(a)
    a = Activation("relu")(a)
    
    a = Conv2D(8,kernel_size=3)(a)
    a = BatchNormalization()(a)
    a = Activation("relu")(a)
    a = Flatten()(a)
    out = Dense(1,activation="sigmoid")(a)
    
    return Model(input_,out)

input_shape = ...#8n(n>2)
generator = build_generator(input_shape)
discriminator = build_discriminator(input_shape)

discriminator.compile(loss="mae",optimizer=Adam(0.0002,0.5))
discriminator.trainable = False
comb_model = Model(generator.input,discriminator(generator.output))
comb_model.compile(loss="mae",optimizer=Adam(0.0002,0.5))


batch_size,iteration = 8,2000
ones = np.ones(batch_size)
for i in range(iteration):
    imgs = ...
    imgs_fake = generator.predict(imgs)
    
    #feedback_g = comb_model.train_on_batch(imgs,ones)
    feedback_dr = discriminator.train_on_batch(imgs,ones)
    feedback_df = discriminator.train_on_batch(imgs_fake,ones*0)
    
    if (i+1)%(iteration//10)==0:
        dr_p = np.mean(discriminator.predict(imgs))
        df_p = np.mean(discriminator.predict(imgs_fake))
        print(f"iter:{i} g:{feedback_g} dr:{feedback_dr} df:{feedback_df}")
        print(f"dr_p:{dr_p} df_p:{df_p}\n")

feedback_drの行をコメントアウトすると、df_pは0へ向かいます。
onesをほかの値へ変更すればdr_p,df_pともにその値へ向かいます。
###結果

iter:1599 g:0.3473527133464813 dr:2.8058886528015137e-05 df:3.782395651796833e-05
dr_p:0.9858870506286621 df_p:0.8046140670776367

iter:1799 g:0.3473527133464813 dr:2.2172927856445312e-05 df:4.157442526775412e-05
dr_p:0.9862720370292664 df_p:0.8174797296524048

iter:1999 g:0.3473527133464813 dr:4.082918167114258e-05 df:2.7258996851742268e-05
dr_p:0.9876103401184082 df_p:0.736126720905304

Answer 1

tf.padの問題ではありませんでした。
tf.padを除くと正常に動いたのですが、違うモデル構造では除いても解決しませんでした。