生成对抗网络（GAN）的直观介绍
- Warm up
让我们说你附近有一个非常酷的派对，你真的想去。 但有个问题。 要进入聚会，你需要一张特价机票 - 这个机票已经售罄。
等等！ 这不是Generative Adversarial Networks的文章吗？ 是的。 但是现在忍受我，这是值得的。
好吧，由于期望很高，派对的组织者聘请了一个合格的安全机构。 他们的主要目标是不允许任何人崩溃。 为此，他们在场地入口处放了很多警卫，检查每个人的真实性门票。
由于你没有任何武术艺术礼品，唯一的办法就是用一张非常令人信服的假票欺骗他们。
这个计划存在一个很大的问题 - 你从未真正看到这张票的样子。
即使你根据自己的创造力设计了一张罚单，在第一次试用时几乎不可能愚弄守卫。 此外，在你有一个非常体面的派对的传球复制品之前，你不能露面。
为了帮助解决问题，您决定打电话给您的朋友Bob为您完成工作。
鲍勃的使命非常简单。 他会尝试用假通行证进入派对。 如果他被拒绝，他会回复你，提供关于机票应该如何的有用提示。
根据这些反馈，您可以制作新版本的故障单并将其交给Bob，后者再次尝试。 这个过程不断重复，直到您能够设计出完美的副本。
暂且不谈这个轶事中的“小漏洞”，这几乎就是Generative Adversarial Networks（GAN）的工作原理。
如今，GAN的大多数应用都属于计算机视觉领域。 一些应用包括训练半监督分类器，以及从低分辨率对应物生成高分辨率图像。
本文介绍了GAN，并采用实际操作方法来解决生成图像的问题。 您可以在此处克隆此帖子的笔记本。
- Generative Adversarial Networks
Generative Adversarial Network framework.
GAN是Goodfellow等人设计的生成模型。 在GAN设置中，由神经网络表示的两个可区分函数被锁定在游戏中。 两个参与者（生成器和鉴别器）在此框架中具有不同的角色。
生成器尝试生成来自某些概率分布的数据。 那就是你试图重现派对的门票。
鉴别者就像一个法官。 它决定输入是来自发生器还是来自真正的训练集。 这将是派对的安全性，将您的假票与真实票证进行比较，以找到您设计中的缺陷。
- In summary, the game follows with:
试图最大化使鉴别器错误输入的概率的发生器是真实的。
并且鉴别器引导发生器产生更逼真的图像。
在完美均衡中，发电机将捕获一般的训练数据分布。 结果，鉴别器总是不确定其输入是否真实。
改编自DCGAN论文。 这里实现了Generator网络。 注意完全连接和池化层不存在。
在DCGAN论文中，作者描述了一些深度学习技术的组合作为训练GAN的关键。 这些技术包括：（i）所有卷积网和（ii）批量标准化（BN）。
第一个强调两个方面的跨步卷积（而不是汇集层）：增加和减少特征的空间维度。 并且第二个将特征向量归一化以在所有层中具有零均值和单位方差。 这有助于稳定学习并处理重量不足的初始化问题。
不用多说，让我们深入了解实施细节，并在我们开始时更多地讨论GAN。 我们提出了深度卷积生成对抗网络（DCGAN）的实现。 我们的实现使用Tensorflow并遵循DCGAN文件中描述的一些实践。
- Generator
该网络有4个卷积层，后面都是BN（输出层除外）和整流线性单元（ReLU）激活。
它将随机向量z（从正态分布中绘制）作为输入。在重塑z以获得4D形状后，我们将其提供给启动一系列上采样层的生成器。
每个上采样层表示具有步幅2的转置卷积运算。转置卷积类似于常规卷积。
通常，常规卷积从宽层和浅层变为更窄和更深层。转置卷积是另一种方式。它们从深而窄的层变为更宽更浅。
转置卷积运算的步幅定义了输出层的大小。使用“相同”填充和2的步幅，输出功能将具有输入层的两倍大小。
之所以发生这种情况，是因为每当我们在输入层中移动一个像素时，我们就会在输出层上将卷积内核移动两个像素。换句话说，输入图像中的每个像素用于在输出图像中绘制正方形。
在2x2输入上使用步幅2对3x3内核进行转置，相当于在5x5输入上使用步幅2对3x3内核进行卷积。对于两者，不使用填充“VALID”。
简而言之，生成器从这个非常深但很窄的输入向量开始。 在每个转置卷积之后，z变得更宽和更浅。 所有转置卷积使用5x5内核的大小，深度从512一直减少到3 - 表示RGB彩色图像。
def transpose_conv2d(x, output_space):
return tf.layers.conv2d_transpose(x, output_space,
kernel_size=5, strides=2, padding='same',
kernel_initializer=tf.random_normal_initializer(mean=0.0,
stddev=0.02))
最后一层输出一个32x32x3张量 - 通过双曲正切（tanh）函数在-1和1之间压扁。
最终输出形状由训练图像的大小定义。 在这种情况下，如果训练SVHN，则生成器生成32x32x3图像。 但是，如果训练MNIST，它将生成28x28灰度图像。
最后，请注意，在将输入向量z馈送到生成器之前，我们需要将其缩放到-1到1的间隔。这是遵循使用tanh函数的选择。
def generator(z, output_dim, reuse=False, alpha=0.2, training=True):
"""
Defines the generator network
:param z: input random vector z
:param output_dim: output dimension of the network
:param reuse: Indicates whether or not the existing model variables should be used or recreated
:param alpha: scalar for lrelu activation function
:param training: Boolean for controlling the batch normalization statistics
:return: model's output
"""
with tf.variable_scope('generator', reuse=reuse):
fc1 = dense(z, 4*4*512)
# Reshape it to start the convolutional stack
fc1 = tf.reshape(fc1, (-1, 4, 4, 512))
fc1 = batch_norm(fc1, training=training)
fc1 = tf.nn.relu(fc1)
t_conv1 = transpose_conv2d(fc1, 256)
t_conv1 = batch_norm(t_conv1, training=training)
t_conv1 = tf.nn.relu(t_conv1)
t_conv2 = transpose_conv2d(t_conv1, 128)
t_conv2 = batch_norm(t_conv2, training=training)
t_conv2 = tf.nn.relu(t_conv2)
logits = transpose_conv2d(t_conv2, output_dim)
out = tf.tanh(logits)
return out
- Discriminator
鉴别器也是具有BN（除了其输入层）和泄漏的ReLU激活的4层CNN。 使用这种基本的GAN架构，许多激活功能都可以正常工作。 但是，泄漏的ReLU非常受欢迎，因为它们有助于梯度更容易地通过架构流动。
常规ReLU功能通过将负值截断为0来工作。这具有阻止梯度流过网络的效果。 泄漏的ReLU允许小的负值通过，而不是函数为零。 也就是说，该函数计算特征与小因子之间的最大值。
def lrelu(x, alpha=0.2):
# non-linear activation function
return tf.maximum(alpha * x, x)
Leaky ReLUs代表了解决垂死的ReLU问题的尝试。 当神经元陷入ReLU单元总是为所有输入输出0的状态时，就会发生这种情况。 对于这些情况，梯度完全关闭以通过网络回流。
这对于GAN尤其重要，因为生成器必须学习的唯一方法是从鉴别器接收梯度。
鉴别器从接收32x32x3图像张量开始。 与发生器相反，鉴别器执行一系列跨步的2次卷积。 每个都通过将特征向量的空间维度减小一半的大小来工作，也使得学习过滤器的数量加倍。
最后，鉴别器需要输出概率。 为此，我们在最终的logits上使用Logistic Sigmoid激活函数。
def discriminator(x, reuse=False, alpha=0.2, training=True):
"""
Defines the discriminator network
:param x: input for network
:param reuse: Indicates whether or not the existing model variables should be used or recreated
:param alpha: scalar for lrelu activation function
:param training: Boolean for controlling the batch normalization statistics
:return: A tuple of (sigmoid probabilities, logits)
"""
with tf.variable_scope('discriminator', reuse=reuse):
# Input layer is 32x32x?
conv1 = conv2d(x, 64)
conv1 = lrelu(conv1, alpha)
conv2 = conv2d(conv1, 128)
conv2 = batch_norm(conv2, training=training)
conv2 = lrelu(conv2, alpha)
conv3 = conv2d(conv2, 256)
conv3 = batch_norm(conv3, training=training)
conv3 = lrelu(conv3, alpha)
# Flatten it
flat = tf.reshape(conv3, (-1, 4*4*256))
logits = dense(flat, 1)
out = tf.sigmoid(logits)
return out, logits
请注意，在此框架中，鉴别器充当常规二进制分类器。 一半时间它从训练集接收图像而另一半从发生器接收图像。
回到我们的冒险之旅，重现派对的门票，你所拥有的唯一信息来源是我们的朋友鲍勃的反馈。 换句话说，Bob在每次试用时提供给您的反馈质量对于完成工作至关重要。
以同样的方式，每当鉴别器注意到真实和假图像之间的差异时，它就向发生器发送信号。 该信号是从鉴别器向发生器向后流动的梯度。 通过接收它，发生器能够调整其参数以更接近真实的数据分布。
这是鉴别器的重要性。 事实上，发生器将与产生数据一样好，因为鉴别器正在分辨它们。
- Losses
现在，让我们描述一下这种架构中最棘手的部分 - 损失。 首先，我们知道鉴别器从训练集和生成器接收图像。
我们希望鉴别器能够区分真实和假图像。 每次我们通过鉴别器运行一个小批量时，我们都会得到logits。 这些是模型中未缩放的值。
但是，我们可以将鉴别器接收的小批量分为两种类型。 第一个，仅由来自训练集和第二个的真实图像组成，仅包含假图像 - 由生成器创建的图像。
def model_loss(input_real, input_z, output_dim, alpha=0.2, smooth=0.1):
"""
Get the loss for the discriminator and generator
:param input_real: Images from the real dataset
:param input_z: random vector z
:param out_channel_dim: The number of channels in the output image
:param smooth: label smothing scalar
:return: A tuple of (discriminator loss, generator loss)
"""
g_model = generator(input_z, output_dim, alpha=alpha)
d_model_real, d_logits_real = discriminator(input_real, alpha=alpha)
d_model_fake, d_logits_fake = discriminator(g_model, reuse=True, alpha=alpha)
# for the real images, we want them to be classified as positives,
# so we want their labels to be all ones.
# notice here we use label smoothing for helping the discriminator to generalize better.
# Label smoothing works by avoiding the classifier to make extreme predictions when extrapolating.
d_loss_real = tf.reduce_mean(
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=d_logits_real, labels=tf.ones_like(d_logits_real) * (1 - smooth)))
# for the fake images produced by the generator, we want the discriminator to clissify them as false images,
# so we set their labels to be all zeros.
d_loss_fake = tf.reduce_mean(
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=d_logits_fake, labels=tf.zeros_like(d_model_fake)))
# since the generator wants the discriminator to output 1s for its images, it uses the discriminator logits for the
# fake images and assign labels of 1s to them.
g_loss = tf.reduce_mean(
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=d_logits_fake, labels=tf.ones_like(d_model_fake)))
d_loss = d_loss_real + d_loss_fake
return d_loss, g_loss
由于两个网络同时训练，GAN还需要两个优化器。 每一个都分别用于最小化鉴别器和发生器的损耗函数。
我们希望鉴别器为真实图像输出接近1的概率，对于假图像输出接近0的概率。 为此，鉴别器需要两次损失。 因此，鉴别器的总损失是这两个部分损失的总和。 一个用于最大化真实图像的概率，另一个用于最小化伪图像的概率。
比较真实（左）和生成（右）SVHN样本图像。 虽然有些图像看起来很模糊而有些图像难以识别，但很明显数据分布是由模型捕获的。
在训练开始时，会出现两种有趣的情况。 首先，生成器不知道如何创建类似于训练集中的图像的图像。 第二，鉴别器不知道如何将它接收的图像分类为真实或假的。
结果，鉴别器接收两种非常不同类型的批次。 一个由训练集的真实图像组成，另一个包含非常嘈杂的信号。 随着训练的进行，发生器开始输出看起来更接近训练集图像的图像。 发生这种情况，因为发电机训练以学习组成训练集图像的数据分布。
与此同时，鉴别者开始真正善于将样本分类为真实或假冒。 因此，两种类型的小批量开始在结构上看起来彼此相似。 结果，这使得鉴别器无法将图像识别为真实或假的。
对于损失，我们使用vanilla交叉熵与Adam作为优化器的良好选择。
比较实际（左）和生成（右）MNIST样本图像。 由于MNIST图像具有更简单的数据结构，因此与SVHN相比，该模型能够生成更逼真的样本。
- Concluding
GAN是目前机器学习中最热门的课程之一。 这些模型有可能解开无监督的学习方法，将ML扩展到新的视野。
自创建以来，研究人员一直在开发许多训练GAN的技术。 在用于训练GAN的改进技术中，作者描述了用于图像生成和半监督学习的最先进技术。