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快速-缓慢共进优化器：朝着和谐对抗训练的GAN
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新型智能优化器FSCO，通过强化学习动态控制生成对抗网络（GAN）的训练步长，从而提高训练稳定性并降低对步长的敏感性，实验结果验证了其有效性。
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关键要点
- 本研究解决了生成对抗网络（GAN）训练中对数据特性和超参数的敏感性问题。
- 这些问题常导致训练过程中的严重波动和收敛困难。
- 论文提出了一种新型智能优化器FSCO。
- FSCO利用强化学习动态控制训练步长。
- 提高了训练稳定性，并通过可变学习率降低GAN对步长的敏感性。
- 实验验证了FSCO在多个基准数据集上的有效性。
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