生成对抗网络（GAN） 理论概念与练习题
生成对抗网络（GAN）
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- 生成对抗网络的基本概念
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- 模型提出
- 模型类型
- 模型功能
- 模型目标
- 模型结构
- 模型训练
- 模型实质
- 模型缺点
- 模型生成器的构造
- 模型损失函数
- 生成对抗网络的题型
生成对抗网络的基本概念
模型提出
- 2014年由美国博士生Ian Goodfello提出。
- 在许多方面作为非监督深度学习的代表作被推广。
模型类型
- 生成对抗网络属于非监督模型。
- 之所以该模型属于非监督模型，是因为训练模型的样本不需要进行任何的人工标注。也就是说，训练样本无需指定样本的类别标签信息。
模型功能
- 基本用途为：对于给定的一批样本，可以训练出一个系统，该系统可以生成类似的新样本，从而弥补了深度学习所需样本量不足的缺陷。
- 其他用途包括：图像风格迁移、AI换脸技术等。
模型目标
使得生成器生成的假样本难以被不断优化的判别器识别出来。
模型结构
- 生成对抗网络可以分为生成器和判别器两部分。
- 生成器负责根据真实样本生成尽可能逼真的假样本，判别器负责判别样本的真实程度，也就是衡量生成的假样本和真实样本的差别。
模型训练
- 模型通过调整网络的权重，使得生成器生成的假样本越来越难以被鉴别；同时，不断优化鉴别器，使得鉴别器的鉴别能力不断提升。
- 在GAN的训练过程中，生成器和判别器的代价函数是交替优化的，而不是同时优化的。具体来说，首先固定生成器，训练判别器，使其能够准确地区分真实样本和生成样本，然后固定判别器，训练生成器，使其能够生成更逼真的样本以欺骗判别器。这个过程需要反复迭代，直到生成器生成的样本足够逼真，判别器无法区分真实样本和生成样本。
- 使用两个网络相互竞争，称之为对抗式结构。最终生成器生成的样本足够逼真，使得鉴别器只有大约50%的判断正确率（相当于乱猜）。
模型实质
- 根据训练样本集估计样本的分布情况，之后对该分布进行采样，就可以生成与训练集类似的新样本。
- 训练的目标就是使得生成的概率分布与真实的概率分布相当接近，此时的生成器与判别器之间就形成了一个纳什均衡（动态平衡）。
模型缺点
- 对于低维样本，可以使用简单的只含有少数参数的概率模型来拟合样本分布，但是难以处理高维样本的情况。
- 另外，由于生成器网络以及判别器网络需要交替进行训练，因此网络的训练时间较长。
模型生成器的构造
- 可以使用自编码器-解码器模型作为生成器。自编码器将输入的图像转换为一个向量表示，之后将该向量作为输入还原图像。
- 所得到的还原图像与真样本不同，但是又存在一定的相似性，因此就可以作为假图输入。
- 自编码器-解码器的实现方式：可以通过两个卷积神经网络完成。第一个卷积神经网络通过卷积和下采样将一个图像输入转换为向量；第二个卷积神经网络通过反卷积和上采样将向量还原为图像。（下采样是指将特征图压缩；上采样是指将特征图扩大）。
- 之所以使用卷积神经网络，是利用了卷积神经网络的特征抽取能力。
模型损失函数
- 生成器的代价函数要求对于生成的假样本鉴别器要尽量识别不出来；鉴别器的代价函数要求尽可能地鉴别出所有的假样本。
- 在训练生成器或者鉴别器其中一个时，固定另外一个然后调整网络权重。
- 损失函数是生成器和判别器的损失函数的和。一般会用交叉熵来衡量生成器和判别器单独的损失函数。
生成对抗网络的题型
解析：
当生成器和判别器的样本分布不重叠时，GAN算法的损失函数使用了JS散度的梯度可能会变为0，从而导致GAN的训练失败。
JS散度是GAN中用来度量生成样本分布和真实样本分布之间距离的一种距离度量，它的梯度会被用于更新生成器和判别器的参数。但是当生成器和判别器的样本分布不重叠时，JS散度的梯度可能会变为0，导致无法进行参数更新，从而使GAN的训练失败。这种情况通常被称为“梯度消失”问题，是GAN训练中常见的问题之一。
为了解决这个问题，研究人员提出了许多改进的GAN算法，如Wasserstein GAN、LSGAN和RGAN等，这些算法使用不同的距离度量和损失函数来解决“梯度消失”问题，从而改善GAN的训练效果。
解析：生成对抗网络（GAN）是一种无监督学习的模型，但它并不是一种分类模型。GAN的目的是学习生成与真实数据相似的新数据样本，而不是对输入数据进行分类。
解析：由于生成对抗网络（GAN）可以生成与真实样本相似的新样本，因此可以作为一种数据增强的方式来扩充训练数据集。在图像分类、目标检测和语音识别等任务中，使用GAN进行数据增强已经被证明是有效的，可以提高模型的性能并减少过拟合的风险。因此，GAN作为一种数据增强的方式已经被广泛应用于各种领域。
解析：尽管生成对抗网络（GAN）最初被广泛应用于图像生成领域，但是它们也可以用于处理其他类型的数据，例如声音、文本和视频等。事实上，已经有许多研究将GAN应用于各种领域，例如自然语言处理、语音合成、音乐生成和视频生成等。对于不同类型的数据，需要设计不同的GAN架构和相应的训练方法，以便能够有效地处理这些数据。因此，GAN并不仅限于处理图像样本，而是可以适用于各种类型的数据。
