【深度学习】生成对抗网络
下文以图片作为数据举例介绍。
生成网络(生成器)–>以假乱真
生成网络的职责是把随机点模仿成与真实数据集相似的图片,这些随机点是从一个潜在空间中随机抽取的。它可以看作一个实现“点对点变换”的映射,而真实图像在图像空间中的分布十分复杂,简单的函数不能够很好的表达这种映射关系,在实践中通常要利用深度神经网络。固定判别网络,持续生成随机点->生成图片->判别器,生成网络根据反馈信息会不断调整策略追求更高的判别得分,生成与真实图片近似的图片。
判别网络(判别器)–>明察秋毫
判别网络的职责是判断(图片来源)一张图片是来自真实图片还是由生成网络所生成。首先通过给其输入两类不同图片并为其标注,训练出判别网络(初始生成数据给0,真实数据给1);再给该网络输入一张图片,输出结果(即反馈信息)为用一个数值来表示空间中一个点来自真实数据的可能性(如0,1,0.4)。判别网络根据不断输入的真实数据与生成数据(变化)也会不断调整并反馈。
生成对抗网络GAN:在对抗中合作与进步
GAN由生成网络和判别网络组成。
GAN的训练包括2个交替进行的阶段:a固定生成网络来训练判别网络;b固定判别网络来训练生成网络。
它们两者之间既相互协作又对抗,能力也不断提高。
协作在于:判别网络要想把真实图片与生成器生成的图片尽可能分清楚(两部分可能有交叉,则不易判别),就要同时获得这两类图片。而生成网络要想生成与真实图片近似的图片,则需要依赖判别网络输出的反馈信息。
对抗在于:判别网络拒绝让生成网络的图片混入真实图片中(若混入,则会提高生成作品的判别得分,如0->0.6)
若生成器的判别得分为0.5,即完全不能判别,生成器已经很完美,整个生成对抗网络达到一个稳定状态。
上图是一个GAN的训练过程。
其中, 绿色线的分布是一个高斯分布(真实分布),期望和方差都是固定值,分布稳定。红色线的分布是生成器分布,他在训练过程中与判别器对抗,不断改变分布模仿绿色线高斯分布. 整个过程不断模仿绿色线。蓝色线的分布就是判别器,约定为概率密度越高, 认为真实数据的可能性越大。可以看到蓝线在真实数据期望4的地方,蓝色线概率密度最高, 即判断器难区分出生成器和判断器.
这张图表明的是GAN的生成网络如何一步步从均匀分布学习到正太分布的。
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