训练GAN时，是否应在禁用训练时禁用鉴别器中的dropout？

在训练生成对抗网络（GAN）时，禁用鉴别器中的dropout是一个有争议的问题。dropout是一种常用的正则化技术，可以在训练过程中随机丢弃一部分神经元的输出，以减少过拟合的风险。

对于鉴别器来说，dropout可以被认为是一种噪声注入的方式，可以增加模型的鲁棒性，防止过拟合。然而，一些研究表明，在鉴别器中使用dropout可能会导致生成器训练困难，甚至使生成器无法学习到有效的生成样本的能力。

因此，是否应该在训练时禁用鉴别器中的dropout取决于具体的应用场景和实验结果。如果生成器的训练效果不佳，可以尝试禁用鉴别器中的dropout，以提高生成器的训练效率和生成样本的质量。但是，需要注意的是，禁用dropout可能会增加过拟合的风险，需要通过其他正则化技术或调整模型架构来解决。

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