生成对抗神经网络（Generative Adversarial Nets，GAN）是一种深度学习的框架，它是通过一个相互对抗的过程来完成模型训练的。典型的GAN包含两个部分，一个是生成模型（Generative Model，简称G），另一个是判别模型（Discriminative Model，简称D）。生成模型负责生成与样本分布一致的数据，目标是欺骗判别模型，让判别模型认为生成的数据是真实的；判别模型试图将生成的数据与真实的样本区分开。生成模型与判别模型相互对抗、相互促进，最终生成模型能够生 成以假乱真的数据，判别模型无法区分是生成的数据还是真实的样本，如此一来，就可以利用生 成模型去生成非常逼真的数据。

由于GAN能够生成复杂的高维度数据，因此被广泛应用于学术研究和工程领域。GAN的主要应用包括图像处理、序列数据生成、半监督学习、域自适应（Domain Adaptation）。图像处理是GAN应用最多的领域，包括图像合成、图像转换、图像超分辨率、对象检测、对象变换等；序列数据生成包括音乐生成、语音生成等。

GAN架构

生成模型的输入是低维度的随机噪声（如向量），输出是高维度的张量（如图像或音乐）。判别模型的输入是高维度的张量（如图像或音乐）；输出是低维度的张量，如代表输入张量是否来源于真实样本的热向量（one-hot）。在训练阶段，生成模型输出的高维度张量也会输入给判别模 型，由判别模型判断生成的数据是否已经足够像真实的样本数据。模型训练完成之后，在评估阶段就可以通过给生成模型输入低维度的随机噪声，让生成模型输出高维度的张量数据（图像或音乐）。

关于 GAN 的生成和对抗，最早的 GAN 是作者通过警察（判别模型）和造假币者（生成模 型）来举例的。造假币者试图造出非常逼真的假币，警察试图将假币和真币区分开。造假者不断提升造假币的能力，以试图欺骗警察；警察也不断提高自己的辨别能力，将假币尽可能地 识别出来。二者相互对抗、相互竞争，造假者的造假水平和警察的辨别能力都不断地提高，直到最终造假币者能够造出以假乱真的假币，这就是生成对抗的原理。GAN 的架构如图 1-1 所示。

判别模型

判别模型的输入是一个高维度的张量（如图像或音乐），输出是一个低维度的张量，一般是向量（如图像所属类别）。这个转换的过程是典型的降采样（Down Sampling）过程，即将高维度、大尺寸的输入张量逐步转换成低维度、小尺寸的输出张量，最终输出向量的过程。这一降采样的过程与卷积神经网络的过程十分类似。实际上，GAN网络架构中采用卷积神经网络作为判别模型是十分常见的。判别模型的网络架构如图1-2所示。

生成模型

生成模型的输入是一个代表随机噪声的低维度张量，输出是一个代表高维度的张量（如图像 或音乐）。生成模型的转换过程是一个典型的升采样（Up Sampling）的过程，这一过程与反卷积神经网络的操作过程非常类似。实际上，采用反卷积神经网络作为生成模型的情况也是十分常见的。典型的生成模型的网络架构如图1-3所示。

训练方法

由GAN的原理可知，生成模型（G）和判别模型（D）相互对抗，用L (G，D)代表损失函数，其中 判别模型试图最小化误差，生成模型试图最大化误差。最终的误差函数如下：

由式（1-1）可知，生成模型和判别模型对误差都有影响，其中任何一个变动都会导致误差变动。所以，GAN是采用交替训练的方法来训练的，即固定一个模型，训练另外一个模型。

GAN模型的训练过程可以通过以下步骤来完成。

（1）固定生成模型的参数，优化判别模型的参数。首先生成一批样本数据G (z)，将它们标记 为生成的样本，然后与真实的样本数据 x（标记为真实样本）一起输入判别模型。由于判别模型 的目标是将二者区分开，因此这是一个典型的分类预测问题，这也是卷积神经网络非常擅长的。实际上，目前主流的 GAN网络的判别模型往往都是卷积神经网络。经过训练，如果判别模型具 备足够的容量，就能够将真实样本与生成的数据区分开，于是可以得到一个判别模型D1。

（2）固定判别模型D1的参数，优化生成模型的参数。生成模型的优化目标是降低判别模型 的准确率，所以应根据判别模型的辨别结果调整生成模型的参数，直到生成模型能够产生让判别模型D1无法区分的生成数据。至此，可以得到一个生成模型G1。

（3）循环执行（1）和（2），交替训练并且升级生成模型和判别模型，每经过一轮训练，就会提高 一些模型的准确率，升级一次模型，最终得到生成模型 G2、G3、G4、⋯、Gn 和对应的判别模型 D2、D3、D4、⋯、Dn。经过以上 n轮训练，不管是生成模型还是判别模型的性能都会得到极大的提升，判别模型能够区分稍有瑕疵的生成数据。为了能够欺骗判别模型，生成模型必须能够生成 几乎没有瑕疵，或者说是能够以假乱真的数据，最终 GAN具备了生成足够逼真的高维度数据的能力。

为什么要学习GAN？

因为GAN功能强大、应用广泛，并且无须限定样本数据分布，就能够生成锐利而清晰的数据。

GAN 的应用场景十分广泛，包括图像生成、图像处理、序列数据生成、半监督学习、域自适应，以及其他相关领域，如医学图像细分（通过图像细分算法精确定位病灶）、隐写术（一种加密技 术，通过将加密信息写入肉眼可视的图像中实现）、持续学习（深度生成重放）。

图像处理是GAN应用最广泛的领域，包括图像生成、图像转换、图像超分辨率、对象检测、对 象变换、视频合成等场景，其中图像生成是 GAN模型的最原始的应用场景。图像转换是指将一 个领域（x）中的图像转换成另一个领域（y）中的图像，如将真人模特的照片转换成动漫卡通人物 的角色；图像超分辨率是指将低分辨率的图像转换成高分辨率图像的场景；对象检测是指检测图 像中是否包含指定的对象（如图像中是否包含狗）；对象变换是指将图像中的对象替换成其他对 象，并且在不改变对象背景的前提下，让变换后的图像看起来足够真实；视频合成是指根据当前 视频的内容，预测未来一段时间的视频内容。

序列数据生成是指生成序列化数据的场景，包括语音对话或音乐合成。

半监督学习是指样本数据中只有少量的样本是有标记的，大量的样本数据是没有标记的，这 种类型的数据在生活中广泛存在。GAN能够通过充分利用标记的样本数据所属类别的信息，从理论角度来说，GAN的识别准确率可以达到非常高。

域自适应是迁移学习的一种，是指将在一个领域学习得到的模型应用在另一个领域中，其应用也十分广泛。例如，根据黄种人的人脸数据集训练一个人脸识别模型，如果该模型直接应用于 非黄种人的人脸（如白种人或黑种人）识别，那么识别的准确率可能会很低。域自适应能够提高 模型的适应能力，保证模型在应用于新领域时的性能。

以上内容来自《GAN生成对抗神经网络原理与实践》，还想学习更多 GAN 的知识？

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