你接手一个 GAN 训练任务：判别器 loss 长期低于 0.02，生成器 loss 从 2.1 一路涨到 8.4。用当前 checkpoint 采 4096 张图，distinct-1 从 0.72 掉到 0.31，肉眼能看到约 60% 的样本是少数几个模式的近重复。配置是 batch=64、D:G 更新比 1:1、损失用 WGAN-GP 的梯度惩罚。请给出你的诊断顺序和前三步具体动作，并说明为什么'先降低生成器学习率'不是正确的第一步。

面试官在考什么

判断候选人是否理解 GAN 的判别器过强 / 模式坍塌这两种不同失效模式，并能按干预成本给出可执行的排查顺序，而不是把 loss 数值当概率读。

GAN

回答框架 · 前两步

1. 先区分两类失效：判别器过强导致梯度消失与模式坍塌。要看 D 在真实/生成样本上的准确率与 margin 分布，而不是只看 loss 数值——WGAN-GP 的 critic loss 与 JS 不可直接比较。
2. 干预按成本排序：先查数据归一化、梯度惩罚系数、一个 batch 内真实/生成样本的配比，再加 instance noise 或标签平滑，再调 D:G 更新频率，最后才动网络结构。

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