深度学习Gan学习笔记，keras版

我就是我 2022-05-14 01:43 253阅读 0赞

[对抗生成网络Gan变体集合 keras版本][Gan_ keras]

一.生成对抗网络GAN(generative Adversarial Network)  
有两个相生相克的模型Generator,Discriminator.  
Generator 用于随机生成样本  
Discriminator 用于判别样本

代码引用的《Web安全之强化学习与GAN》，位置:  
[https://github.com/duoergun0729/3book/tree/master/code/keras-gan.py][https_github.com_duoergun0729_3book_tree_master_code_keras-gan.py]

训练流程:  
1.Generator 随机生成样本  
2.将真实样本标记为Real,将Generator生成的样本比较为Fake，Discriminator进行监督学习（**D大白话翻译:生成的假样本很逼真了，但你还不够逼真**）  
3.Generator和Discriminator结合训练，但Discriminator网络权重固定不变，Generator 再一次随机生成样本，将Generator生成的样本比较为Real进行训练(**G大白话翻译:我要生成更逼真的样本**)

生成器G代码:

def generator_model():
        model = Sequential()
        model.add(Dense(input_dim=200, units=256))
        model.add(Activation('relu'))
        model.add(Dense(200))
        model.add(Activation('sigmoid'))
        return model

判别器D代码:

def discriminator_model():
        model = Sequential()
        model.add(Reshape((200,), input_shape=(200,)))
        model.add(Dense(units=256))
        model.add(Activation('relu'))
        model.add(Dense(1))
        model.add(Activation('sigmoid'))
        return model

训练图:

![这里写图片描述][70]

[Gan_ keras]: https://blog.csdn.net/u011311291/article/details/82428620
[https_github.com_duoergun0729_3book_tree_master_code_keras-gan.py]: https://github.com/duoergun0729/3book/tree/master/code/keras-gan.py
[70]: /images/20220514/b47a0d338eec4338996fe5160fb954c0.png