y/n /?:帮助——简单理解

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[y] 启用 ICE-RG 优化器，开启更大BS或者模型训练参数，略为影响训练速度。 ( y/n /?:帮助 ) :

RG优化器，对训练过程中梯度计算进行优化，有限显存提升模型参数容忍度。

RG优化在默认情况下处于启用状态。

[y] 启用 loss 优化器，使src与dst的loss总体下降曲线更平滑 (y/n /?:帮助 ) :

启用优化器，将挑选极限角度进行集中训练，并改善扭曲素材间稳定性，提取脸部特征机率更高，优化Src和DST材料的损耗值，使损耗的整体下降曲线更平滑，具有高剪切损耗样品的材料

[2] loss优化器强度，默认值为3 ( 2-8 /?:帮助 ) :

loss优化器强度取值越大，平滑效果越好，占用资源也更高，关注批次的瞄准次数，默认为2次，一个周期内高损耗材料训练了多少次.

[y] 模型优化器放置于GPU显存，训练更快，占用显存更多( y/n /?:帮助 ) :

当你在一个GPU上训练时，默认情况下，模型和优化器的权重会放在GPU上以加速过程。您可以将它们放置在CPU上以释放额外的VRAM【视频随机存取存储器】，从而设置更大的尺寸。

[y] 使用信仰优化器？ ( y/n /?:帮助 ) : ?

使用AdaBelieve优化器。它需要更多的VRAM【视频随机存取存储器】，但模型的准确性和泛化能力更高。

[n] 使用dropout瘦化神经网络，提升模型泛化能力 ( n/y/cpu /?:帮助 ) : ?

当人脸经过足够的训练后，可以启用此选项以获得额外的清晰度，并减少子像素抖动，从而减少迭代次数。在“禁用随机扭曲”之前和GAN之前启用它。

cpu-在cpu上启用。这允许不使用额外的VRAM【视频随机存取存储器】，从而牺牲20%的迭代时间。

[y] 使用梯度剪裁,防止模型崩溃 ( y/n/?:帮助 ) : ?

渐变剪裁减少了模型崩溃的机会，牺牲了训练的速度。