论文解读（GAN）《Generative Adversarial Networks》

Paper Information

Title：《Generative Adversarial Networks》
Authors：Ian J. Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, M. Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron C. Courville, Yoshua Bengio
Sources：2014, NIPS
Other：26700 Citations, 41 References
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Abstract

　　本文提出一个 new framework ， 通过一个 adversarial process 来估计生成模型。该模型同时训练两个模型：

• • A generative model $G$ that captures the data distribution.
  • A discriminative model $D$ that estimates the probability that a sample came from the training data rather than $G$.

　　Generative model $G$ 主要做的是：使得  fake sample 尽可能的欺骗 discriminative model $D$  ，使其辨别不出来。

　　Discriminative model $D$ 主要做的是：将 generative model $G$ 生成的 fake sample 与 true sample 识别出来。

　　该过程可以总结为：This framework corresponds to a minimax two-player game（minmax 双人博弈）.

　　模型的优点：

• • $G$ and $D$ are defined by multilayer perceptrons, the entire system can be trained with backpropagation.
  • There is no need for any Markov chains or unrolled approximate inference networks during either training or generation of samples.

1 Introduction

• Discriminative models：Map a high-dimensional, rich sensory input to a class label.

　　　　优点：基于 backpropagation 和 dropout algorithms 取得了巨大的成功。​

• Deep generative models​

　　　　缺点：

• • • 由于极大似然估计和其他方法中出现的难以计算的概率问题。​
    • 在 generative context 中不好利用分段线性单元的优势。

　　在本文提出的GAN模型中：​

• • The discriminative model that learns to determine whether a sample is from the model distribution or the data distribution.​
  • The generative model can be thought of as analogous to a team of counterfeiters, trying to produce fake currency and use it without detection, while the discriminative model is analogous to the police, trying to detect the counterfeit currency.​
  • Competition in this game drives both teams to improve their methods until the counterfeits are indistiguishable from the genuine articles.​

2 Related work

　　VAE（variational autoen-coders）经常与GAN一起出现，也提出了 VAE-GAN。

3 Adversarial nets

　　当对抗网络的双方都是多层感知机（multilayer perceptrons）的时候。

　　Some definition：

• 数据 $x$
• 基于数据 $x$ 的 generator 上的数据分布 $p_g​ $
• 先验的输入噪声变量 $p_{z}(z) $
• 基于噪声变量的数据空间映射表示为 $G\left(z ; \theta_{g}\right) $ ，其中 $ G$  是具有参数 $\theta_{g}$​  的 MLP
• MLP函数：$D\left(x ; \theta_{d}\right)$ ，输出一个标量
• 真实数据分布:  $D(x) $ 表示  $x$  来自真实数据分布而不是  $p_{g}$  的概率。

　　通过训练  $D$  来最大化正确分配标签给训练样本和  $G$  产生的样本的概率。同时训练  $G$  来最小化  $\log (1-D(G(z)))$ 。

　　解释：

• • 假设判别器 $D$ 能够正确区分来自 $\mathrm{G} $ 的生成数据和真实数据，那么 $D(G(z))$ 应为 $0$（判别为"负"类），则 $\log (1-D(G(z))) =log(1-0) = 0 $ 。
  • 假设判别器 $D$ 不能区分来自 $G $的生成数据与真实数据，最极端的情况下，把所有的数据都当作真实数据，那么$ D(G(z))$ 为 $1$ （判别为"正"类），则 $\log (1-D(G(z))) =log(1-1) $ 是负无穷。

　　In other words, $D$ and $G$ play the following two-player minimax game with value function $V (G, D)$。

　　目标函数如下:

　　　　$\underset {G}{min}\underset {D}{max}V(D, G)=\mathbb{E}_{\boldsymbol{x} \sim p_{\text {data }}(\boldsymbol{x})}[\log D(\boldsymbol{x})]+\mathbb{E}_{\boldsymbol{z} \sim p_{\boldsymbol{z}}(\boldsymbol{z})}[\log (1-D(G(\boldsymbol{z})))]\quad \quad \quad (1)$

　　分析上式，  $x$  是真实数据，  $D(X)$  表示给真实数据打的分数，  $G(z)$  表示生成器生成的数据，  $D(G(z))$  表示给生成数据打的分数。我 们希望  $D(x)$  大的同时  $D(G(z)) $ 也很大。

　　例子：

　　　　

• 判别分布D（蓝色、虚线）

• 数据生成分布 $p_x$（黑色，虚线）

• 噪声生成分布 $P_{g}(G)$（G 绿色，实线）

• 下面的水平线为均匀采样 $z$ 的区域，上面的水平线为 $x$ 的部分区域。

• 朝上的箭头显示映射 $x=G(z)$ 如何将非均匀分布 $p_{g}$ 作用在转换后的样本上。

• $G$ 在 $p_{g}$ 高密度区域收缩，且在 $p_{g}$ 的低密度区域扩散。

• Figure1 (a) 考虑一个接近收敛的对抗的模型对: $p_{g}$  与 $p_{\text {data }}$  分布相似，且 $D$  是个部分准确的分类器【密度中心部分可以大致识别出来】。（可以发现$p_{g}$  与 $p_{\text {data }}$ 的密度中心不一样，判别器 $D$ 在 $p_{data}$ 的密度中心值高，在 $p_{g}$的密度中心值低。（红色区域相交部分））

• Figure1 (b) 在算法的内循环中，训练 $D$  来判别数据中的样本，收敛到：$ D^{*}(X)=\frac{p_{\text {data }}(x)}{p_{\text {data }}(x)+p_{g}(x)} $。

• Figure1 (c) 在 G 更新后， $D$  的梯度引导  $G(z) $ 与真实数据分布越发接近。

• Figure1 (d) 经过若干步训练后，如果 $G$  和 $D$  性能足够，它们接近某个稳定点并都无法继续提高性能，因为此时 $p_{g}=p_{\text {data }}$  。判别器将无法区分训练数据分布和生成数据分布，即 $D(x)=\frac{1}{2}$  。

4 Theoretical Results

算法：

　　　　

4.1 Global Optimality of $p_g = p_{data}$

4.1.1 最优判别器

　　Proposition 1. For $G$ fixed, the optimal discriminator $D$ is

　　　　${\large D_{G}^{*}(\boldsymbol{x})=\frac{p_{\text {data }}(\boldsymbol{x})}{p_{\text {data }}(\boldsymbol{x})+p_{g}(\boldsymbol{x})}} \quad \quad \quad (2)$

　　证明：

　　　　首先考虑将生成器  $G$  固定， 优化最优判别器 $D$。此时最大化 $V (G, D)=V (D)$ ：

　　　　$\begin{aligned}V(G, D) =V (D)&=\int_{\boldsymbol{x}} p_{\text {data }}(\boldsymbol{x}) \log (D(\boldsymbol{x})) d x+\int_{\boldsymbol{z}} p_{\boldsymbol{z}}(\boldsymbol{z}) \log (1-D(g(\boldsymbol{z}))) d z \\&=\int_{\boldsymbol{x}} p_{\text {data }}(\boldsymbol{x}) \log (D(\boldsymbol{x}))+p_{g}(\boldsymbol{x}) \log (1-D(\boldsymbol{x})) d x\end{aligned}\quad \quad \quad (3)$

　　回忆：$x=G(z)$  ，这里 $g(z)$ 可以看成是 $G(z)$  函数空间中的一个个例。$p_g(x)$  代替 $p_z(z)$，从 $z$ 域转换到 $x$ 域。

　　令 $p_{data}(x)$ 为 $a$，$p_{g}(x)$ 为 $b$，$D(x)$ 为 $y$。 对于任意的  $(a, b) \in \mathbb{R}^{2} \backslash\{0,0\} $，函数 $y \rightarrow a \log (y)+b \log (1-y) $ 在 $ \frac{a}{a+b}\in  [0,1]  $ 取最值。

　　请注意，$D$ 可以被解释为条件概率  $P(Y=y \mid \boldsymbol{x})$  的最大对数似然估计。这里，$Y$ 代表着  $\boldsymbol{x}$  来自  $p_{\text {data }}$  (with  $y=1$  ) 或者来自  $p_{g}$  (with  $y=0 $ )。

　　Eq. 1 可以转换为：

　　　　$\begin{aligned}C(G) &=\max _{D} V(G, D) \\&=\mathbb{E}_{\boldsymbol{x} \sim p_{\text {data }}}\left[\log D_{G}^{*}(\boldsymbol{x})\right]+\mathbb{E}_{\boldsymbol{z} \sim p_{z}}\left[\log \left(1-D_{G}^{*}(G(\boldsymbol{z}))\right)\right] \\&=\mathbb{E}_{\boldsymbol{x} \sim p_{\text {data }}}\left[\log D_{G}^{*}(\boldsymbol{x})\right]+\mathbb{E}_{\boldsymbol{x} \sim p_{g}}\left[\log \left(1-D_{G}^{*}(\boldsymbol{x})\right)\right] \\&=\mathbb{E}_{\boldsymbol{x} \sim p_{\text {data }}}\left[\log \frac{p_{\text {data }}(\boldsymbol{x})}{P_{\text {data }}(\boldsymbol{x})+p_{g}(\boldsymbol{x})}\right]+\mathbb{E}_{\boldsymbol{x} \sim p_{g}}\left[\log \frac{p_{g}(\boldsymbol{x})}{p_{\text {data }}(\boldsymbol{x})+p_{g}(\boldsymbol{x})}\right]\end{aligned}\quad \quad \quad (4)$

4.1.2 最优生成器

　　Theorem 1. The global minimum of the virtual training criterion  $C(G)$  is achieved if and only if  $p_{g}=p_{\text {data. }}$ . At that point,  $C(G)$  achieves the value  $-\log 4$ .

　　证明：

　　　　当 $p_{g}=p_{\text {data }}$ 时，最优判别器

　　　　${\large D_{G}^{*}(\boldsymbol{x}) =\frac{p_{\text {data }}(x)}{p_{\text {data }}(x)+p_{g}(x)}=\frac{1}{2}} $

　　　　此时目标函数 $V (G, D)=V (G)$

　　　　$ \begin{array}{l} V(G,D)&=V(G)\\&=\int_{x} p_{\text {data }}(x) \log \frac{p_{\text {data }}(x)}{p_{\text {data }}(x)+p_{g}(x)}+p_{g}(x) \log \left(1-\frac{p_{\text {data }}(x)}{p_{\text {data }}(x)+p_{g}(x)}\right) d x\end{array} $

　　　　利用最优判别器 ${\large D_{G}^{*}(\boldsymbol{x}) =\frac{p_{\text {data }}(x)}{p_{\text {data }}(x)+p_{g}(x)}=\frac{1}{2}} $，对 $V (G)$ 做变换得：

　　　　$\begin{array}{l} V(G,D)&=V(G)\\&=-\log 2 \int_{x} p_{g}(x)+p_{\text {data }}(x) d x\\&\quad+\int_{x} p_{\text {data }}(x)\left(\log 2+\log \frac{p_{\text {data }}(x)}{p_{\text {data }}(x)+p_{g}(x)}\right)+p_{g}(x)\left(\log 2+\log \frac{p_{g}(x)}{p_{\text {data }}(x)+p_{g}(x)}\right) d x \end{array}$

　　　　其中：

　　　　$\begin{array}{l} -\log 2 \int_{x} p_{g}(x)+p_{data }(x) d x\\=-2 \log 2\int_{x} p_{data}(x)dx\\=-\log4\end{array}$

　　　　$\begin{array}{l}\log 2+\log \frac{p_{\text {data }}(x)}{p_{\text {data }}(x)+p_{g}(x)}&=\log \frac{2 p_{\text {data }}(x)}{p_{\text {data }}(x)+p_{g}(x)}\\&=\log \frac{p_{\text {data }}(x)}{\left(p_{\text {data }}(x)+p_{g}(x)\right) / 2}\end{array} $

　　　　$\begin{array}{l}\log 2+\log \frac{p_{g }(x)}{p_{\text {data }}(x)+p_{g}(x)}&=\log \frac{2 p_{g }(x)}{p_{\text {data }}(x)+p_{g}(x)}\\&=\log \frac{p_{g }(x)}{\left(p_{\text {data }}(x)+p_{g}(x)\right) / 2}\end{array} $

　　　　所以，最终结果为：

　　　　$\begin{array}{l} V(G,D)&=V(G)\\&=-\log 4+D_{K L}\left(p_{\text {data }} \| \frac{p_{\text {data }}+p_{g}}{2}\right)+\left(p_{g} \| \frac{p_{\text {data }}+p_{g}}{2}\right)\end{array}\quad \quad \quad (5)$

　　　　由于KL散度的非负性，得 $C(G)$ 的最小值为 $−\log4  $。

Tips
　　相对熵 (Relative Entropy) 也称 KL 散度。

　　在机器学习中，$P$ 往往用来表示样本的真实分布，$Q$ 用来表示模型所预测的分布，那么KL散度就可以计算两个分布的差异，也就是Loss损失值。

　　　　$D_{K L}(P \| Q)=E_{p(x)}\left[\log \frac{p(x)}{q(x)}\right]=\int_{x} p(x) \log \frac{p(x)}{q(x)}$

• KL散度具有非负性。
• 当且仅当 $P$ ， $Q$ 在离散型变量下是相同的分布时，即 $ p(x)=q(x)$ ， $ D_{K L}(P \| Q)=0$ 。
• K L 散度衡量了两个分布差异的程度，经常被视为两种分布间的距离。
• 请注意， $D_{K L}(P \| Q) \neq D_{K L}(Q \| P)$  ，即 $K L$  散度没有对称性。

　　从KL的散度定义式可以看出其值域范围为 $[-\infty ,\infty]$ ，且不具有对称性，所以这里将 Eq.5. 转变为JS散度。

　　　　$C(G)=-\log (4)+2 \cdot J S D\left(p_{data} \| p_{g}\right)\quad \quad \quad (6)$

　　为什么选择JS散度：

• • JS散度具有非负性质
  • JS散度的值域范围在 $[0,1]$ ，$p$ 和 $q$ 分布相同的时候为 $0$，完全不同的时候为 $1$。

4.2 Convergence of Algorithm 1

　　Proposition 2. If $G$ and $D$ have enough capacity, and at each step of Algorithm 1, the discriminator is allowed to reach its optimum given $G $, and $p_{g}$ is updated so as to improve the criterion

　　　　$\mathbb{E}_{\boldsymbol{x} \sim p_{\text {data }}}\left[\log D_{G}^{*}(\boldsymbol{x})\right]+\mathbb{E}_{\boldsymbol{x} \sim p_{g}}\left[\log \left(1-D_{G}^{*}(\boldsymbol{x})\right)\right]$

　　then $p_{g}$ converges to $p_{data }$

5 Experiments

　　数据集：Minist、TFD 以及 CIFAR-10。

　　生成器 Generator 使用的激活函数有 ReLU 和 sigmoid，判别器 Discirminator 使用的激活函数是 maxout。

　　Dropout  算法被用于判别器网络的训练。

　　虽然理论上可以在生成器的中间层使用 Dropout 和 其他噪声，但这里仅在 generator network 的最底层使用噪声输入。

　　对 $G$ 生成的样本拟合  Gaussian Parzen window，并报告该分布下的  log-likelihood，来估计  $p_{g}$  下测试集数据的概率。高斯分布中的参数  $\sigma$  通过验证集的交叉验证得到的。

　　 Breuleux et al.引入该过程用于不同的似然难解生成模型上，结果在 Table1 中：

　　　　

　　我们可以看到结果中方差很大，并且在高维模型中表现不好。

　　在 Figures 2 和 Figures 3，我们展示了训练后从  generator net 中提取的样本。

　　　　

　　　　

6 Advantages and disadvantag

　　优点：无需马尔科夫链，仅用反向传播来获得梯度，学习间无需推理，且模型中可融入多种函数。

　　缺点：(论文中说主要为  $p_{g}(x)$  的隐式表示 。且训练时  $\mathrm{G}$  和  $\mathrm{D}$  要同步，即训练  $\mathrm{G}$  后，也要训练  $\mathrm{D} $ ，且不能将 $G$ 训练太好而不去训练 $D$（通俗解释就是 $G$ 训练的太好很容易就"欺骗"了没训练的 $D$）。

　　　　

7 Conclusions and future work

　　1. A conditional generative model $p(\boldsymbol{x} \mid \boldsymbol{c})$ can be obtained by adding $\boldsymbol{c}$ as input to both $G$ and $D$ .

　　2. Learned approximate inference can be performed by training an auxiliary network to predict $\boldsymbol{z}$  given $\boldsymbol{x}$ . This is similar to the inference net trained by the wake-sleep algorithm but with the advantage that the inference net may be trained for a fixed generator net after the generator net has finished training.

　　3. One can approximately model all conditionals $p\left(\boldsymbol{x}_{S} \mid \boldsymbol{x}_{\not}\right) $ where $S$ is a subset of the indices of $x$ by training a family of conditional models that share parameters. Essentially, one can use adversarial nets to implement a stochastic extension of the deterministic MP-DBM .

　　4. Semi-supervised learning: features from the discriminator or inference net could improve performance of classifiers when limited labeled data is available.

　　5. Efficiency improvements: training could be accelerated greatly by divising better methods for coordinating $G$  and $D$  or determining better distributions to sample $\mathrm{z}$  from during training.

参考：

GAN生成对抗网络

05-生成网络总结（VAE, GAN）