生成对抗网络(GAN)是当今最流行的图像生成方法之一,但评估和比较 GAN 产生的图像却极具挑战性.之前许多针对 GAN 合成图像的研究都只用了主观视觉评估,一些定量标准直到最近才开始出现.本文认为现有指标不足以评估 GAN 模型,因此引入了两个基于图像分类的指标——GAN-train 和 GAN-test,分别对应 GAN 的召回率(多样性)和精确率(图像质量).研究者还基于这两个指标评估了最近的 GAN 方法并证明了这些方法性能的显著差异.上述评估指标表明,数据集复杂程度(从 CIFAR10…

GAN自推出以来就以训练困难著称,因为它的训练过程并不是寻找损失函数的最小值,而是寻找生成器和判别器之间的纳什均衡.前者可以直接通过梯度下降来完成,而后者除此之外,还需要其它的训练技巧. 下面对历年关于GAN的论文提出的训练技巧进行总结,这里仅记录技巧,具体原理请直接看论文原文. WGAN和WGAN-GP WGAN论文将GAN原文用来度量两个分布之间差异的JS divergence改为了Wasserstein distance,从而有了拉近两个分布之间距离的"连续性"指标.经过转换后,…

训练与普遍挑战:为成功而GAN 一.评估 回顾一下第1章中伪造达・芬奇画作的类比.假设一个伪造者(生成器)正在试图模仿达・芬奇,想使这幅伪造的画被展览接收.伪造者要与艺术评论家(判别器)竞争,后者试图只接收真正的作品进入展览.如果你是那位伪造者,目的是伪造这位伟大艺术家的"遗失的作品",以对达・芬奇风格的完美模仿欺骗艺术评论家,要如何评价自己的做得有多好呢? GAN试图解决伪造者与艺术评论家之间水无止境的竞争问题.考虑到生成器通常比判别器更受关注,考虑它的评估时应该格外仔细.但是要如何…

以下内容纯属经验之谈,无公式推断!部分内容源自其他博客或课程,并已标注来源. 问题篇[1] 1.模式崩溃 在某个模式(mode)下出现大量重复样本,如左图中,生成的样本分布靠得很近,较聚集,可视化如右图,表现为生成多个相同或相似度很高的样本,缺乏多样性. 2.模式丢失 顾名思义,某些模式(mode)没有,同样缺乏多样性,虽然生成的样本已经尽可能拟合真实分布,分布也不聚集,但是存在某些模式的丢失,例如下图中人物,除了肤色变化,人物没有任何变化. 3.难以收敛 训练阶段,生成损失和判别损失一致不下降…

GAN:通过 将 样本 特征 化 以后, 告诉 模型 哪些 样本 是 黑 哪些 是 白, 模型 通过 训练 后, 理解 了 黑白 样本 的 区别, 再输入 测试 样本 时, 模型 就可以 根据 以往 的 经验 判断 是 黑 还是 白. 与 这些 分类 的 算法 不同, GAN 的 基本 原理 是, 有两 个 相生相克 的 模型 Generator 和 Discriminator,Generator 随机 生成 样本, Discriminator 将 真实 样本 标记 为 Real, 将 Gene…

我最近在学使用Pytorch写GAN代码,发现有些代码在训练部分细节有略微不同,其中有的人用到了detach()函数截断梯度流,有的人没用detch(),取而代之的是在损失函数在反向传播过程中将backward(retain_graph=True),本文通过两个 gan 的代码,介绍它们的作用,并分析,不同的更新策略对程序效率的影响. 这两个 GAN 的实现中,有两种不同的训练策略: 先训练判别器(discriminator),再训练生成器(generator),这是原始论文Generative…

GAN网络架构分析 上图即为GAN的逻辑架构,其中的noise vector就是特征向量z,real images就是输入变量x,标签的标准比较简单(二分类么),real的就是tf.ones,fake的就是tf.zeros. 网络具体形状大体如上,具体数值有所调整,生成器过程为:噪声向量-全连接-卷积-卷积-卷积,辨别器过程:图片-卷积-卷积-全连接-全连接. 和预想的不同,实际上数据在生成器中并不是从无到有由小变大的过程,而是由3136(56*56)经过正常卷积步骤下降为28*28的过程. 实…

生成式对抗模型GAN (Generativeadversarial networks) 是Goodfellow等[1]在 2014年提出的一种生成式模型,目前已经成为人工智能学界一个热门的研究方向,著名学者Yann Lecun甚至将其称为“过去十年间机器学习领域最让人激动的点子".GAN的基本思想源自博弈论的二人零和博弈,由一个生成器和一个判别器构成,通过对抗学习的方式来训练,目的是估测数据样本的潜在分布并生成新的数据样本.在图像和视觉计算.语音和语言处理.信息安全.棋类比赛等领域,GAN正在被…

1. 从纳什均衡(Nash equilibrium)说起 我们先来看看纳什均衡的经济学定义: 所谓纳什均衡,指的是参与人的这样一种策略组合,在该策略组合上,任何参与人单独改变策略都不会得到好处.换句话说,如果在一个策略组合上,当所有其他人都不改变策略时,没有人会改变自己的策略,则该策略组合就是一个纳什均衡. B站上有一个关于”海滩2个兄弟卖雪糕“形成纳什均衡的视频,讲的很生动. 不管系统中的双方一开始处于什么样的状态,只要系统中参与竞争的个体都是”理性经济人“,即每个人在考虑其他人的可能动作的基…

第一个GAN模型-生成手写数字 一.GAN的基础:对抗训练 形式上,生成器和判别器由可微函数表示如神经网络,他们都有自己的代价函数.这两个网络是利用判别器的损失记性反向传播训练.判别器努力使真实样本输入和伪样本输入带来的损失最小化,而生成器努力使它生成的为样本造成的判别器损失最大化. 训练数据集决定了生成器要学习模拟的样本类型,例如,目标是生成猫的逼真图像,我们就会给GAN提供一组猫的图像. 用更专业的术语来说,生成器的目标是生成符合训练数据集数据分布的样本.对计算机来说,图像只是矩阵:灰度图是…