質問編集履歴

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検証追加

2021/07/27 04:04

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スコア70

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File without changes
test CHANGED
@@ -198,4 +198,10 @@
198
198
 
199
199
 
200
200
 
201
+ ・(#1#2)のBatchNormalizationの両方をコメントアウト+Convのpaddingを全てvalidに(異常)。paddingを変更しただけで異常になりました。
202
+
203
+
204
+
205
+
206
+
201
207
  何か分かったことがあれば追記していきます。

3

検証追記

2021/07/27 04:04

投稿

37458
37458

スコア70

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -152,4 +152,50 @@
152
152
 
153
153
 
154
154
 
155
+ ```Python
156
+
157
+ def reflect_padding(tensor,paddings):
158
+
159
+ return tf.pad(tensor,[(x,x) for x in paddings],"REFLECT")
160
+
161
+
162
+
163
+ input_ = Input(shape=input_shape)
164
+
165
+
166
+
167
+ a = Conv2D(32,kernel_size=4,strides=2,activation="relu")(reflect_padding(input_,(0,1,1,0)))
168
+
169
+ a = Conv2D(64,kernel_size=4,strides=2)(reflect_padding(a,(0,1,1,0)))
170
+
171
+ #a = BatchNormalization()(a)
172
+
173
+ a = Activation("relu")(a)
174
+
175
+ a = Conv2D(128,kernel_size=4,strides=2)(reflect_padding(a,(0,1,1,0)))
176
+
177
+ #a = BatchNormalization()(a)
178
+
179
+ a = Activation("relu")(a)
180
+
181
+
182
+
183
+ a = Conv2D(8,kernel_size=3)(a)
184
+
185
+ a = BatchNormalization()(a)
186
+
187
+ a = Activation("relu")(a)
188
+
189
+ a = Flatten()(a)
190
+
191
+ out = Dense(1,activation="sigmoid")(a)
192
+
193
+
194
+
195
+ return Model(input_,out)
196
+
197
+ ```↑異常。padding="same"からtf.padを挿入に変更しただけで異常になりました。レイヤー数などが影響しているかもしれません。上記のコードでもBatchNormをコメントアウトすると正常になるので、BatchNormは関係してそうです。
198
+
199
+
200
+
155
201
  何か分かったことがあれば追記していきます。

2

検証追加

2021/07/27 03:41

投稿

37458
37458

スコア70

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -148,6 +148,8 @@
148
148
 
149
149
  ・(#1#2)の片ブロックをコメントアウト(異常)
150
150
 
151
+ ・(#1#2)の片ブロックをコメントアウトかつ他方のBatchNormをコメントアウト(異常)
152
+
151
153
 
152
154
 
153
155
  何か分かったことがあれば追記していきます。

1

補足

2021/07/27 01:41

投稿

37458
37458

スコア70

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File without changes
test CHANGED
@@ -1,4 +1,6 @@
1
1
  tensorfow2.3.0でGANを作成しています。作成中に原因不明の現象に遭遇し、行き詰っています。
2
+
3
+ 一行目は[tf2.3のBatchNormについて](https://shine-bal.hatenablog.com/entry/2020/09/21/205823)の記事をみて追加しました。が、今回の問題には関係ないようです。
2
4
 
3
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  ###コード
4
6