深度学习第5天：GAN生成对抗网络

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#深度学习 #生成对抗网络 #人工智能

于 2023-12-12 10:07:10 首次发布

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文章目录

一、GAN

1.基本思想

想象一下，市面上有许多仿制的画作，人们为了辨别这些伪造的画，就会提高自己的鉴别技能，然后仿制者为了躲过鉴别又会提高自己的伪造技能，这样反反复复，两个群体的技能不断得到提高，这就是GAN的基本思想

2.用途

我们知道GAN的全名是生成对抗网络，那么它就是以生成为主要任务，所以可以用在这些方面

  • 生成虚拟数据集，当数据集数量不够时，我们可以用这种方法生成数据
  • 图像清晰化，可以将模糊图片清晰化
  • 文本到图像的生成，可以训练文生图模型

GAN的用途还有很多，可以在学习过程中慢慢发现

3.模型架构

GAN的主要结构包含一个生成器和一个判别器，我们先输入一堆杂乱数据（被称为噪声）给生成器，接着让判别器将生成器生成的数据与真实的数据作对比，看是否能判别出来，以此往复训练

在这里插入图片描述

二、具体任务与代码

1.任务介绍

相信很多人都对手写数字数据集不陌生了，那我们就训练一个生成手写数

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GAN中的生成器和判别器
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总之，生成器是生成对抗网络中负责生成逼真数据的组件，通过学习从随机噪声中映射到数据分布的映射关系，生成器能够生成与真实数据样本相似的假数据，从而使整个GAN模型逐步提升生成能力。生成器的输出层通常使用与生成任务相关的激活函数，例如对于图像生成，输出层可以使用tanh激活函数，将输出值映射到[-1, 1]的范围，以便生成逼真的图像数据。总之，判别器是生成对抗网络中负责判断输入数据是真实数据还是假数据的组件，通过学习从数据中提取特征，并为数据分类，判别器推动生成器不断生成更逼真的数据样本。
深度学习落地实战：基于GAN（生成对抗网络）生成图片
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【人工智能】--生成对抗网络
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②部分，此时判别器D的输入为G(z)，为假图像，但是我们期望的是生成器的效果好，即尽可能的瞒过D，也就是期望D(G(z))尽可能大，越大表示D判定假图像为真实数据的概率越大，也就表明生成器G生成的图像效果好，可以成功的骗过D。在训练的时候，D(G(z))越大越接近于1，y越小，生成器生成的假图越被判别器误判为真图。但训练刚开始时，生成的图像太假，太容易被判别器识破，D(G(z))接近0，log(1-D(G(z)))饱和无梯度，所以将最小化log(1-D(G(z)))变为最大化log(D(G(z)))
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本文是关于GAN学习的较为系统全面的介绍，主要针对初学者，希望能够对大家带来帮助。
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