一种基于赛马场思想的人工智能训练的改进方法

一种基于赛马场原理的训练机制

1.意义与目的：
利用赛马场机制对多个相同目的的AI网络同步进行学习训练。
让每轮训练中，表现较差的其余AI网络向表现最好的AI网络表现效果靠近，最终达到整体网络集群进化。

2.实验应用场景：生成人脸GAN

3.使用的GAN网络：StyleGAN 、DCGAN、 WasserteinGAN

4.优越性对比参照标准：
通过使用赛马场机制训练得到的任一AI网络性能表现都优于此AI网络单独训练得到的性能表现。

5.评估方法：
使用以IS，FID为主，ACC,ROC，f1，RMSE等评估指标为辅的评估逻辑，来评估赛马场机制训练得到的GAN网络性能在相应分数上与传统训练方法得到的GAN网络性能的优劣。

6.实现原理：
1）多模型并行训练：在每一轮训练中，代码会并行训练多个GAN网络。每个GAN都有自己的生成器和判别器，且使用独立的优化器进行更新。

2）评估网络性能：通过evaluate_gan_performance函数评估每个生成器的表现。如IS或FID分数。

3）权重调整和微调：在每一轮训练后，评估表现最好的GAN网络。然后，通过将表现较差的网络的权重向最优网络靠拢的方式进行微调。这部分通过对参数做加权平均来实现，使得表现较差的网络能够逐步逼近表现最好的网络，而不是直接替换权重。

4）持续迭代与进化：通过迭代多轮训练，不断调整网络，使得整个网络集群逐步进化，提升整体性能。

这是我们的梦想：

[url=8.28 复制打开抖音，看看【Anzi的作品】AI赛马场，让天下没有难做的AI训练！ 我有一个梦... https://v.douyin.com/ihknUAvG/ iCu:/ 10/23 S@Y.Mw]我们的梦想（复制后打开抖音）[/url]

今天研究赛马机制有一些新的感悟：
之前一直在纠结于GAN网络模型的异构，来装载到训练机制上面想要通过这个思路来证明训练机制的有效性；今天换了一个新方向：
使用相同的GAN网络模型结构，但使用不同的优化器（Adam、RSMPOP等），不同的生成器学习率（邻近区间内的梯度递减或者随机取得）。最终进行相同的训练后，平均FID分数下降更均匀，数值更优，突破之前的FID限制。在最终的生成图像的质量上，肉眼上看上去更高，可以说实现了整体能力的提升？