【GANs学习笔记】（十五）EBGAN、BEGAN

完整笔记：http://www.gwylab.com/note-gans.html
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本章借鉴内容：
https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/77575617?locationNum=1&fps=1

2. EBGAN

EBGAN的全称是Energy-Based GAN，它只改动了discriminator，使其不再去鉴别输入图像是来自于还是，而是去鉴别输入图像的重构性高不高。具体来说就是，本来discriminator的目的是学会寻找与之间的差异,进而给图片质量打分，现在我们不再是通过寻找差异来打分，而是用一种”强烈的记忆”让discriminator仅仅记住长什么样子，然后对于一个任意的输入x，只要x符合这个“记忆”中的样子就给高分，只要x与“记忆”中的样子有差异就给低分。EBGAN就是用autoencoder实现了这样的“记忆”，我们会在接下来详细介绍。

首先值得说明的是，图中的autoencoder是提前用真实图片训练好的，也就是说，如果输入是来自真实数据集的图片，这个autoencoder就能产生和输入非常相似的图片；但是如果输入的是其他图片，autoencoder的输出就不会和输入相似。现在把这个autoencoder放入discriminator中，每当discriminator输入一张image x，通过这个autoencoder得到重构图像x’,我们就能用x与x‘的差值作为评判输入图像x质量好坏的标准，当差值越低的时候意味着输入图片越符合真实图片的特征。

由此我们可以看到，EBGAN的最大特点就是discriminator一开始就非常强（因为有pretrain），因此generator在一开始就能获得比较大的“能量驱动”（energy based），使得在一开始generator就进步非常快。所以如果我们比较看中训练效率，希望在短期内获得一个比较不错的generator的话，就可以考虑EBGAN。

更：上边写的太简单了点，关于EBGAN的详细解释，新写了一篇：【GANs学习笔记】（二十三）EBGAN深度理解

3.* BEGAN

BEGAN看着与EBGAN好像，二者确实存在着一些关联。BEGAN的全称是Boundary Equilibrium GAN（边界均衡GAN），它借鉴了 EBGAN 和 WGAN 各自的一些优点，提出了一种新的评价生成器生成质量的方式，使GAN即使使用很简单的网络，也能实现很好的训练效果，完全不用担心模式崩溃（model collapse）和训练不平衡的问题。

直观来讲，如果两个分布越相近，我们可以认为他们越相似，当生成数据分布非常接近于真实数据分布的时候，这时候生成器就有足够的生成能力。BEGAN代替了这种估计概率分布方法，它不直接去估计生成分布Pg与真实分布Px的差距，而是估计分布的误差分布之间的差距，作者认为只要分布之间的误差分布相近的话，也可以认为这些分布是相近的。

BEGAN中，作者做出了以下四个贡献：

1. 提出了一种新的简单强大GAN网络结构，使用标准的训练方式不加训练trick也能很快且稳定的收敛

2. 对于GAN中G，D的能力的平衡提出了一种均衡的概念

3. 提供了一个超参数，这个超参数可以在图像的多样性和生成质量之间做均衡

4. 提出了一种收敛程度的估计，这个机制只在WGAN中出现过。

这篇paper比较偏理论了，我就不再做详细介绍了（逃），感兴趣的读者可以自行去研究，附上一篇非常好的讲解博文：

https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/77575617?locationNum=1&fps=1