文献‘‘Generative Adversarial Nets‘‘总结

文献‘‘Generative Adversarial Nets‘‘总结

目录

1、摘要

2、Adversarial Nets

3、理论结果

3.1​全局最优性

3.2算法1的收敛性

4、实验

5、实验结果

6、代码结果

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1、摘要

        本文提出了一个通过对抗性过程来估计生成模型的新框架, 在这个框架中, 同时训练两个模型:生成模型G捕捉数据分布, 判别模型D估计样本来自训练数据而不是来自G的概率. G的训练过程是最大化D出错的概率. 这个框架对应于一个极大极小的双人博弈. 最优的情况是, G恢复训练数据的分布, D处处为0.5. 在G和D由多层感知器定义的情况下, 可以用反向传播训练整个系统.

2、Adversarial Nets

        为了学习数据点的生成分布, 本文定义了输入噪声变量的先验, 然后将到数据空间的映射表示为, 其中是由参数组成的多层感知器表示的可微函数.本文还定义了第二个输出单个标量的多层感知器. 表示来自数据而不是的概率. 训练使训练样本和生成的样本标签分配正确的概率最大, 同时训练使最小. 换句话说, 和用值函数进行以下二人极小极大博弈:

                                                                            

3、理论结果

        生成器隐式定义一个概率分布为当时得到的样本的分布. 因此, 如果给定足够的能力和训练时间, 希望算法1收敛到一个好的估计.  

        将在3.1节中展示这个极小极大游戏对于有一个全局最优值. 然后在3.2节中说明, 算法1优化了, 从而得到了预期的结果. 以下是算法1的流程:

3.1全局最优性

         首先考虑任意给定生成器G的最优鉴别器D:

        命题1. 当G固定时, 最优鉴别器D为

                                                                                                         

                证明略.  

        D的训练目标可以解释为最大化估计条件概率的对数似然, 其中表示是来自(y =1)还是来自(y =0). 中的极小极大博弈现在可以重新表述为:

                

                           

                                                                                     

        定理1. 当且仅当时, 得到虚拟训练标准的全局最小值. 此时达到值

        .

                证明略.

3.2算法1的收敛性

        命题2. 如果和有足够的容量, 并且在算法1的每一步, 在给定的情况下, 允许鉴别器达到            其最优值, 并更新以优化

                                

        然后收敛到.

                     证明略.

4、实验

        本文训练对抗网的一系列数据集, 包括MNIST、多伦多面部数据库(TFD)和CIFAR-10. 生成网络混合使用rectifier linear激活和sigmoid激活, 而鉴别网络使用maxout激活. 同时将Dropout应用于鉴别网络的训练.以下是GAN算法流程. 

        

GAN算法流程:

        首先初始化 和的参数.

        在每次迭代中:

        1、从数据集中采样个样本点. (注意这个是一个超参数, 需要自           己去调)

        2、从一个任意分布中采样m个向量.

        3、将第2步中的作为输入放到里面, 获得个生成的数据 .

        4、更新的参数, 最大化:

        5、从上述分布中采样出m个向量. (这些不用和步骤2中的一致)

        6、更新的参数, 最小化

5、实验结果

        四种模型在两种数据集上的对比:     

           

         以下是本文模型生成的样本:

        

6、代码结果

        该代码(附在文章最下方)是一个通俗易懂的GAN用于MNIST数据集的例子(非原文献代码). 

        部分损失结果:

 

        生成的图(训练次数较少):

        

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以下代码主要来自廖星宇的《深度学习之PyTorch》: 

import torch
from torch import nn
import torchvision.transforms as tfs
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import MNIST
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


def preprocess_img(x):
    x = tfs.ToTensor()(x)  # x (0., 1.)
    return (x - 0.5) / 0.5  # x (-1., 1.)


def deprocess_img(x):  # x (-1., 1.)
    return (x + 1.0) / 2.0  # x (0., 1.)


def discriminator():
    net = nn.Sequential(
        nn.Linear(784, 256),
        nn.LeakyReLU(0.2),
        nn.Linear(256, 256),
        nn.LeakyReLU(0.2),
        nn.Linear(256, 1),
    )
    return net


def generator(noise_dim):
    net = nn.Sequential(
        nn.Linear(noise_dim, 1024),
        nn.ReLU(True),
        nn.Linear(1024, 1024),
        nn.ReLU(True),
        nn.Linear(1024, 784),
        nn.Tanh(),
    )
    return net


def discriminator_loss(logits_real, logits_fake):  # 判别器的loss
    size = logits_real.shape[0]
    true_labels = torch.ones(size, 1).float()
    false_labels = torch.zeros(size, 1).float()
    bce_loss = nn.BCEWithLogitsLoss()
    loss = bce_loss(logits_real, true_labels) + bce_loss(logits_fake, false_labels)
    return loss


def generator_loss(logits_fake):  # 生成器的 loss
    size = logits_fake.shape[0]
    true_labels = torch.ones(size, 1).float()
    bce_loss = nn.BCEWithLogitsLoss()
    loss = bce_loss(logits_fake, true_labels)  # 假图与真图的误差。训练的目的是减小误差，即让假图接近真图。
    return loss


# 使用 adam 来进行训练，beta1 是 0.5, beta2 是 0.999
def get_optimizer(net, LearningRate):
    optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=LearningRate, betas=(0.5, 0.999))
    return optimizer


def train_a_gan(D_net, G_net, D_optimizer, G_optimizer, discriminator_loss, generator_loss,
                noise_size, num_epochs, num_img):
    f, a = plt.subplots(num_img, num_img, figsize=(num_img, num_img))
    plt.ion()  # 打开互动模式，持续绘制

    for epoch in range(num_epochs):
        for iteration, (x, _) in enumerate(train_data):
            bs = x.shape[0]

            # 训练判别网络
            real_data = x.view(bs, -1)  # 真实数据
            logits_real = D_net(real_data)  # 判别网络得分

            rand_noise = (torch.rand(bs, noise_size) - 0.5) / 0.5  # -1 ~ 1 的均匀分布
            fake_images = G_net(rand_noise)  # 生成的假的数据
            logits_fake = D_net(fake_images)  # 判别网络得分

            d_total_error = discriminator_loss(logits_real, logits_fake)  # 判别器的 loss
            D_optimizer.zero_grad()
            d_total_error.backward()
            D_optimizer.step()  # 优化判别网络

            # 训练生成网络
            rand_noise = (torch.rand(bs, noise_size) - 0.5) / 0.5  # -1 ~ 1 的均匀分布
            fake_images = G_net(rand_noise)  # 生成的假的数据

            gen_logits_fake = D_net(fake_images)
            g_error = generator_loss(gen_logits_fake)  # 生成网络的 loss
            G_optimizer.zero_grad()
            g_error.backward()
            G_optimizer.step()  # 优化生成网络

            if iteration % 20 == 0:
                print('Epoch: {:2d} | Iter: {:<4d} | D: {:.4f} | G:{:.4f}'.format(epoch,
                                                                                  iteration,
                                                                                  d_total_error.data.numpy(),
                                                                                  g_error.data.numpy()))
                imgs_numpy = deprocess_img(fake_images.data.cpu().numpy())
                for i in range(num_img ** 2):
                    a[i // num_img][i % num_img].imshow(np.reshape(imgs_numpy[i], (28, 28)), cmap='gray')
                    a[i // num_img][i % num_img].set_xticks(())
                    a[i // num_img][i % num_img].set_yticks(())
                plt.suptitle('epoch: {} iteration: {}'.format(epoch, iteration))
                plt.pause(0.01)

    plt.ioff()
    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    EPOCH = 10
    BATCH_SIZE = 128
    LR = 5e-4
    NOISE_DIM = 96
    NUM_IMAGE = 4  # 用于在训练时显示图像
    train_set = MNIST(root='/mnist',
                      train=True,
                      download=True,
                      transform=preprocess_img)
    train_data = DataLoader(train_set, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)

    D = discriminator()
    G = generator(NOISE_DIM)

    D_optim = get_optimizer(D, LR)
    G_optim = get_optimizer(G, LR)

    train_a_gan(D, G, D_optim, G_optim, discriminator_loss, generator_loss, NOISE_DIM, EPOCH, NUM_IMAGE)