GAN的原理优缺点

本是古典何须时尚 2022-04-24 20:36 402阅读 0赞

GAN的主要灵感来源于博弈论中零和博弈的思想，应用到深度学习神经网络上来说，就是通过生成网络G（Generator）和判别网络D（Discriminator）不断博弈，进而使G学习到数据的分布，如果用到图片生成上，则训练完成后，G可以从一段随机数中生成逼真的图像。G， D的主要功能是：

● G是一个生成式的网络，它接收一个随机的噪声z（随机数），通过这个噪声生成图像

● D是一个判别网络，判别一张图片是不是“真实的”。它的输入参数是x，x代表一张图片，输出D（x）代表x为真实图片的概率，如果为1，就代表100%是真实的图片，而输出为0，就代表不可能是真实的图片

训练过程中，生成网络G的目标就是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络D。而D的目标就是尽量辨别出G生成的假图像和真实的图像。这样，G和D构成了一个动态的“博弈过程”，最终的平衡点即纳什均衡点.

3. GAN的特点：

● 相比较传统的模型，他存在两个不同的网络，而不是单一的网络，并且训练方式采用的是对抗训练方式

● GAN中G的梯度更新信息来自判别器D，而不是来自数据样本

4. GAN 的优点：

（以下部分摘自ian goodfellow 在Quora的问答）

● GAN是一种生成式模型，相比较其他生成模型（玻尔兹曼机和GSNs）只用到了反向传播,而不需要复杂的马尔科夫链

● 相比其他所有模型, GAN可以产生更加清晰，真实的样本

● GAN采用的是一种无监督的学习方式训练，可以被广泛用在无监督学习和半监督学习领域

● 相比于变分自编码器, GANs没有引入任何决定性偏置( deterministic bias),变分方法引入决定性偏置,因为他们优化对数似然的下界,而不是似然度本身,这看起来导致了VAEs生成的实例比GANs更模糊

● 相比VAE, GANs没有变分下界,如果鉴别器训练良好,那么生成器可以完美的学习到训练样本的分布.换句话说,GANs是渐进一致的,但是VAE是有偏差的

● GAN应用到一些场景上，比如图片风格迁移，超分辨率，图像补全，去噪，避免了损失函数设计的困难，不管三七二十一，只要有一个的基准，直接上判别器，剩下的就交给对抗训练了。

5. GAN的缺点：

● 训练GAN需要达到纳什均衡,有时候可以用梯度下降法做到,有时候做不到.我们还没有找到很好的达到纳什均衡的方法,所以训练GAN相比VAE或者PixelRNN是不稳定的,但我认为在实践中它还是比训练玻尔兹曼机稳定的多

● GAN不适合处理离散形式的数据，比如文本

● GAN存在训练不稳定、梯度消失、模式崩溃的问题（目前已解决）

模式崩溃(model collapse)原因

一般出现在GAN训练不稳定的时候，具体表现为生成出来的结果非常差，但是即使加长训练时间后也无法得到很好的改善。

具体原因可以解释如下：GAN采用的是对抗训练的方式，G的梯度更新来自D，所以G生成的好不好，得看D怎么说。具体就是G生成一个样本，交给D去评判，D会输出生成的假样本是真样本的概率（0-1），相当于告诉G生成的样本有多大的真实性，G就会根据这个反馈不断改善自己，提高D输出的概率值。但是如果某一次G生成的样本可能并不是很真实，但是D给出了正确的评价，或者是G生成的结果中一些特征得到了D的认可，这时候G就会认为我输出的正确的，那么接下来我就这样输出肯定D还会给出比较高的评价，实际上G生成的并不怎么样，但是他们两个就这样自我欺骗下去了，导致最终生成结果缺失一些信息，特征不全。

关于梯度消失的问题可以参考郑华滨的令人拍案叫绝的wassertein GAN，里面给出了详细的解释，不过多重复。

局部极小值点

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鞍点

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为什么GAN中的优化器不常用SGD

1. SGD容易震荡，容易使GAN训练不稳定，

2. GAN的目的是在高维非凸的参数空间中找到纳什均衡点，GAN的纳什均衡点是一个鞍点，但是SGD只会找到局部极小值，因为SGD解决的是一个寻找最小值的问题，GAN是一个博弈问题。

为什么GAN不适合处理文本数据

1. 文本数据相比较图片数据来说是离散的，因为对于文本来说，通常需要将一个词映射为一个高维的向量，最终预测的输出是一个one-hot向量，假设softmax的输出是（0.2， 0.3， 0.1，0.2，0.15，0.05）那么变为onehot是（0，1，0，0，0，0），如果softmax输出是（0.2， 0.25， 0.2， 0.1，0.15，0.1 ），one-hot仍然是（0， 1， 0， 0， 0， 0），所以对于生成器来说，G输出了不同的结果但是D给出了同样的判别结果，并不能将梯度更新信息很好的传递到G中去，所以D最终输出的判别没有意义。

2. 另外就是GAN的损失函数是JS散度，JS散度不适合衡量不想交分布之间的距离。

（WGAN虽然使用wassertein距离代替了JS散度，但是在生成文本上能力还是有限，GAN在生成文本上的应用有seq-GAN,和强化学习结合的产物）

训练GAN的一些技巧

1. 输入规范化到（-1，1）之间，最后一层的激活函数使用tanh（BEGAN除外）

2. 使用wassertein GAN的损失函数，

3. 如果有标签数据的话，尽量使用标签，也有人提出使用反转标签效果很好，另外使用标签平滑，单边标签平滑或者双边标签平滑

4. 使用mini-batch norm， 如果不用batch norm 可以使用instance norm 或者weight norm

5. 避免使用RELU和pooling层，减少稀疏梯度的可能性，可以使用leakrelu激活函数

6. 优化器尽量选择ADAM，学习率不要设置太大，初始1e-4可以参考，另外可以随着训练进行不断缩小学习率，

7. 给D的网络层增加高斯噪声，相当于是一种正则

GAN的变种

自从GAN出世后，得到了广泛研究，先后几百篇不同的GANpaper横空出世，国外有大神整理了一个GAN zoo（GAN动物园），链接如下，感兴趣的可以参考一下：

https://github.com/hindupuravinash/the-gan-zoo

GitHub上已经1200+star了，顺便附上一张GAN的成果图，可见GAN的研究火热程度：

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由于GAN的变种实在太多，这里我只简单介绍几种比较常常用的成果，包括DCGAN,, WGAN, improved-WGAN，BEGAN，并附有详细的代码github链接。

GAN的广泛应用

1. GAN本身是一种生成式模型，所以在数据生成上用的是最普遍的，最常见的是图片生成，常用的有DCGAN WGAN，BEGAN，个人感觉在BEGAN的效果最好而且最简单。

2. GAN本身也是一种无监督学习的典范，因此它在无监督学习，半监督学习领域都有广泛的应用，比较好的论文有

Improved Techniques for Training GANs

Bayesian GAN（最新）

Good Semi-supervised Learning

3. 不仅在生成领域，GAN在分类领域也占有一席之地，简单来说，就是替换判别器为一个分类器，做多分类任务，而生成器仍然做生成任务，辅助分类器训练。

4. GAN可以和强化学习结合，目前一个比较好的例子就是seq-GAN

5. 目前比较有意思的应用就是GAN用在图像风格迁移，图像降噪修复，图像超分辨率了，都有比较好的结果，详见pix-2-pix GAN 和cycle GAN。但是GAN目前在视频生成上和预测上还不是很好。

6. 目前也有研究者将GAN用在对抗性攻击上，具体就是训练GAN生成对抗文本，有针对或者无针对的欺骗分类器或者检测系统等等，但是目前没有见到很典范的文章。

注：配图来自网络

参考文献：

https://www.zhihu.com/question/56171002/answer/148593584

http://www.inference.vc/instance-noise-a-trick-for-stabilising-gan-training/

https://github.com/soumith/ganhacks

https://github.com/hindupuravinash/the-gan-zoo

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25071913  
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参考：https://blog.csdn.net/qq\_25737169/article/details/78857724

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