GAN训练时生成器阶段性输出空白图像是否会影响最终模型性能？

问题核心结论 #

关于最终性能结果的准确性 #

如果800轮训练结束后，最终生成器的输出稳定正常，且你仅使用最终训练完成的生成器checkpoint计算性能指标，得到的结果是准确的。中间异常阶段的参数不会残留到最终模型中，后续的训练迭代已经修正了异常阶段的参数偏差。
但如果你后续的性能计算涉及中间epoch的checkpoint（比如做权重平均、统计全训练周期的性能均值），结果会受异常阶段的影响出现偏差。

关于NaN值的影响 #

你观察到的「空白输出后自行恢复正常」的现象，本质不可能是NaN导致的：一旦模型参数或梯度出现NaN，所有参数会在后续梯度回传后全部变为NaN，输出会永久异常，不可能自行恢复正常。
如果你的训练流程中确实出现过NaN，且你加了NaN梯度过滤、异常参数跳过更新之类的防护逻辑才让训练恢复，只要最终生成器参数没有NaN，就不会影响最终性能的计算，但训练过程出现NaN本身说明你的pipeline存在缺陷，最终结果的可信度会有所下降。

额外建议 #

你遇到的异常属于GAN训练不稳定的典型表现，大概率是判别器训练进度远超生成器，导致生成器梯度消失，输出陷入全白/全黑的局部最优，后续判别器性能下降后生成器才重新获得有效梯度恢复正常。后续复现训练时可以加入梯度裁剪、改用WGAN-GP等更稳定的GAN框架，降低这类波动出现的概率。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者hanugm