生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,简称GAN)是一种强大的深度学习模型,用于生成逼真的数据样本。GAN由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)两个模型组成,它们通过对抗训练的方式相互竞争,不断提升生成器生成逼真样本的能力。本文将详细解释GAN的原理,并提供相应的源代码实现。
GAN原理概述
GAN的目标是让生成器生成的样本在视觉上无法与真实样本区分开,从而达到伪造逼真样本的效果。生成器和判别器的结构可以是任意的神经网络模型,但它们的训练过程是通过博弈的方式进行的。
生成器的作用是将一个随机噪声向量作为输入,并生成一个与真实样本相似的合成样本。判别器的作用是将输入的样本进行分类,判断其是真实样本还是生成器生成的样本。在训练过程中,生成器的目标是尽可能地欺骗判别器,使其无法准确判断样本的真实性;而判别器的目标则是尽可能地区分真实样本和生成样本。
GAN的训练过程可以概括为以下几个步骤:
- 初始化生成器G和判别器D的参数。
- 从真实样本中随机采样一批样本,作为真实样本集。
- 从服从某种分布的噪声中采样一批噪声样本,作为生成器的输入。
- 通过生成器G生成一批合成样本。
- 将真实样本集和合成样本集分别输入判别器D,并计算它们的损失。
- 通过反向传播算法更