Несколько причин, по которым GAN-сети сложны в оптимизации при генерации чётких изображений:

• Неустойчивость обучения. 1 GAN часто сталкиваются с проблемами сходимости, и нахождение баланса между генератором и дискриминатором требует значительных усилий. 1
• Режим коллапса. 1 Генератор может начать выдавать одно и то же изображение (или небольшое количество изображений), если дискриминатор не может различить их от реальных. 1
• Плохое качество или наличие артефактов. 2 Это вызвано ограничениями, связанными с ёмкостью генератора, и несовершенством методов обучения. 2
• Высокие вычислительные затраты. 15 Обучение GAN требует значительных вычислительных ресурсов, особенно на начальных этапах, когда модели проходят через множество итераций для достижения оптимальных результатов. 1
• Необходимость мощных GPU. 1 Для эффективного обучения и генерации изображений GAN требуется использование мощных графических процессоров (GPU), что может быть дорогостоящим. 1