Unsupervised Representation Learning With Deep Convolutional Generative Adversarial（小白学GAN 六）

原文链接：https://arxiv.org/pdf/1511.06434.pdf

简介

核心思想：本系列前面所有的GAN都是使用DNN结构来生成数据的，但是本文开始引入了在图像处理中的卷积结构。

如上图所示，本文中GAN的生成器中是没有用FC（全连接层）的，而是使用反卷积来逐步扩大H和W两个维度，并逐步缩小C维度，生成最终结果图。其中，第一步将一百维的随机噪声投影并变形为4x4x1024的特征图，具体的做法还是使用了FC层将输出设为8192的向量转换为4x4x1024的特征图。其次，本文中还提到了将GAN用于无监督学习方法中，并且对生成器插入噪声与生成结果的关系进行了探究，还对判别器内部特征进行了可视化。

基础结构

上采样

在应用在计算机视觉的深度学习领域，由于输入图像通过卷积神经网络(CNN)提取特征后，输出的尺寸往往会变小，而有时我们需要将图像恢复到原来的尺寸以便进行进一步的计算，这个采用扩大图像尺寸，实现图像由小分辨率到大分辨率的映射的操作，叫做上采样(Upsample)。

反卷积

反卷积，也叫转置卷积，它并不是正向卷积的完全逆过程，用一句话来解释：
反卷积是一种特殊的正向卷积，先按照一定的比例通过补0来扩大输入图像的尺寸，接着旋转卷积核，再进行正向卷积。

无监督学习

此文章根据GAN网络不需要标签的性质，构想出了一种无监督学习策略：当GAN网络的生成器可以生成较为真实的数据时，同时也证明其判别器也学习到了数据相关的表示，那么我们将判别器最后的FC层去掉即可获得一个数据的特征提取器。为了验证此特征提取器是否能有效的提取到数据的特征，我们可以用提取出的特征进行分类，然后对比实际的分类标签来评估特征提取器的性能。文中作者分别使用了CIFAR-10与SVHN数据集进行了实验，结果分别如下：

可视化

生成器隐状态研究

作者通过改变输入噪声z中的某几位数值，以控制变量法来观察最终生成图片的形态。发现其中特定的数位可以控制生成图片中的特定形态表示。根据数位数值大小的变化，其生成的图片结果如下：

甚至于对于输入的向量可以通过“运算”来控制图片的“运算”：

判别器可视化

如上图所示，左侧的特征图是没有训练时判别器的内部卷积可视化，而右边的时经过训练之后判别器的内部卷积可视化。可以明显的看到，判别器的确学到了数据表现出的特征，也印证了GAN网络可以运用到无监督学习中。

代码与实践

参考链接（https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-GAN/blob/master/implementations/dcgan/dcgan.py）

import argparse
import os
import numpy as np
import math

import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.utils import save_image

from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets
from torch.autograd import Variable

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch

os.makedirs("images", exist_ok=True)

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--n_epochs", type=int, default=200, help="number of epochs of training")
parser.add_argument("--batch_size", type=int, default=64, help="size of the batches")
parser.add_argument("--lr", type=float, default=0.0002, help="adam: learning rate")
parser.add_argument("--b1", type=float, default=0.5, help="adam: decay of first order momentum of gradient")
parser.add_argument("--b2", type=float, default=0.999, help="adam: decay of first order momentum of gradient")
parser.add_argument("--n_cpu", type=int, default=8, help="number of cpu threads to use during batch generation")
parser.add_argument("--latent_dim", type=int, default=100, help="dimensionality of the latent space")
parser.add_argument("--img_size", type=int, default=32, help="size of each image dimension")
parser.add_argument("--channels", type=int, default=1, help="number of image channels")
parser.add_argument("--sample_interval", type=int, default=400, help="interval between image sampling")
opt = parser.parse_args()
print(opt)

cuda = True if torch.cuda.is_available() else False


def weights_init_normal(m):
    classname = m.__class__.__name__
    if classname.find("Conv") != -1:
        torch.nn.init.normal_(m.weight.data, 0.0, 0.02)
    elif classname.find("BatchNorm2d") != -1:
        torch.nn.init.normal_(m.weight.data, 1.0, 0.02)
        torch.nn.init.constant_(m.bias.data, 0.0)


class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Generator, self).__init__()

        self.init_size = opt.img_size // 4
        self.l1 = nn.Sequential(nn.Linear(opt.latent_dim, 128 * self.init_size ** 2))

        self.conv_blocks = nn.Sequential(
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.Upsample(scale_factor=2),
            nn.Conv2d(128, 128, 3, stride=1, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(128, 0.8),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
            nn.Upsample(scale_factor=2),
            nn.Conv2d(128, 64, 3, stride=1, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(64, 0.8),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
            nn.Conv2d(64, opt.channels, 3, stride=1, padding=1),
            nn.Tanh(),
        )

    def forward(self, z):
        out = self.l1(z)
        out = out.view(out.shape[0], 128, self.init_size, self.init_size)
        img = self.conv_blocks(out)
        return img


class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Discriminator, self).__init__()

        def discriminator_block(in_filters, out_filters, bn=True):
            block = [nn.Conv2d(in_filters, out_filters, 3, 2, 1), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Dropout2d(0.25)]
            if bn:
                block.append(nn.BatchNorm2d(out_filters, 0.8))
            return block

        self.model = nn.Sequential(
            *discriminator_block(opt.channels, 16, bn=False),
            *discriminator_block(16, 32),
            *discriminator_block(32, 64),
            *discriminator_block(64, 128),
        )

        # The height and width of downsampled image
        ds_size = opt.img_size // 2 ** 4
        self.adv_layer = nn.Sequential(nn.Linear(128 * ds_size ** 2, 1), nn.Sigmoid())

    def forward(self, img):
        out = self.model(img)
        out = out.view(out.shape[0], -1)
        validity = self.adv_layer(out)

        return validity


# Loss function
adversarial_loss = torch.nn.BCELoss()

# Initialize generator and discriminator
generator = Generator()
discriminator = Discriminator()

if cuda:
    generator.cuda()
    discriminator.cuda()
    adversarial_loss.cuda()

# Initialize weights
generator.apply(weights_init_normal)
discriminator.apply(weights_init_normal)

# Configure data loader
os.makedirs("../../data/mnist", exist_ok=True)
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(
    datasets.MNIST(
        "../../data/mnist",
        train=True,
        download=True,
        transform=transforms.Compose(
            [transforms.Resize(opt.img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.5], [0.5])]
        ),
    ),
    batch_size=opt.batch_size,
    shuffle=True,
)

# Optimizers
optimizer_G = torch.optim.Adam(generator.parameters(), lr=opt.lr, betas=(opt.b1, opt.b2))
optimizer_D = torch.optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=opt.lr, betas=(opt.b1, opt.b2))

Tensor = torch.cuda.FloatTensor if cuda else torch.FloatTensor

# ----------
#  Training
# ----------

for epoch in range(opt.n_epochs):
    for i, (imgs, _) in enumerate(dataloader):

        # Adversarial ground truths
        valid = Variable(Tensor(imgs.shape[0], 1).fill_(1.0), requires_grad=False)
        fake = Variable(Tensor(imgs.shape[0], 1).fill_(0.0), requires_grad=False)

        # Configure input
        real_imgs = Variable(imgs.type(Tensor))

        # -----------------
        #  Train Generator
        # -----------------

        optimizer_G.zero_grad()

        # Sample noise as generator input
        z = Variable(Tensor(np.random.normal(0, 1, (imgs.shape[0], opt.latent_dim))))

        # Generate a batch of images
        gen_imgs = generator(z)

        # Loss measures generator's ability to fool the discriminator
        g_loss = adversarial_loss(discriminator(gen_imgs), valid)

        g_loss.backward()
        optimizer_G.step()

        # ---------------------
        #  Train Discriminator
        # ---------------------

        optimizer_D.zero_grad()

        # Measure discriminator's ability to classify real from generated samples
        real_loss = adversarial_loss(discriminator(real_imgs), valid)
        fake_loss = adversarial_loss(discriminator(gen_imgs.detach()), fake)
        d_loss = (real_loss + fake_loss) / 2

        d_loss.backward()
        optimizer_D.step()

        print(
            "[Epoch %d/%d] [Batch %d/%d] [D loss: %f] [G loss: %f]"
            % (epoch, opt.n_epochs, i, len(dataloader), d_loss.item(), g_loss.item())
        )

        batches_done = epoch * len(dataloader) + i
        if batches_done % opt.sample_interval == 0:
            save_image(gen_imgs.data[:25], "images/%d.png" % batches_done, nrow=5, normalize=True)

minist测试

可见使用了卷积结构后，生成器生成的图片收敛速度更快，且图片内容的结构也更加清晰，并且是在使用原始GAN的LOSS函数下，如果引入“w散度”的话，强强联合是否能生成更加好的结果。