DCGAN：鉴别器变得过于强大而无法让生成器学习

我正在尝试将此版本的DCGAN代码（在Tensorflow中实现）与我的一些数据一起使用。我遇到了一个问题，即鉴别器变得过于强大，以至于生成器无法学到任何东西。

现在，通常建议使用GAN解决此问题的一些技巧：

• 批量规范化（已经在DCGANs代码中提供了）

• 领先发电机。

我通过使用鉴别器的每1个迭代器允许生成器10次迭代（不仅仅是在开始时，而是在整个训练中）来实现了后者的某种形式，这就是它的样子：

在这种情况下，添加更多的生成器迭代只会减慢不可避免的速度-鉴别器变得过于强大并抑制生成器学习。

因此，我想就是否有另一种方法可以帮助解决歧视性太强的问题征询意见。