27、生成对抗网络（GAN）：原理、实现与训练

生成对抗网络（GAN）：原理、实现与训练

1. 生成对抗网络简介

生成对抗网络（GAN）由Goodfellow等人在2014年提出，是学习图像潜在空间的一种替代变分自编码器（VAEs）的方法。它通过迫使生成的图像在统计上与真实图像几乎无法区分，从而生成相当逼真的合成图像。

1.1 直观理解GAN

可以将GAN想象成一个伪造者试图创作一幅假的毕加索画作。起初，伪造者并不擅长此任务。他将一些赝品与真品毕加索画作混在一起，展示给一位艺术经销商。艺术经销商对每幅画作进行真伪评估，并向伪造者反馈毕加索画作的特征。伪造者回到工作室准备新的赝品。随着时间的推移，伪造者越来越擅长模仿毕加索的风格，而艺术经销商也越来越擅长辨别赝品。最终，他们手中就有了一些出色的假毕加索画作。

1.2 GAN的组成部分

GAN由两部分组成：
- 生成器网络 ：以随机向量（潜在空间中的随机点）为输入，并将其解码为合成图像。
- 判别器网络（或对手） ：以图像（真实或合成）为输入，并预测该图像是来自训练集还是由生成器网络创建的。

生成器网络的训练目标是欺骗判别器网络，因此随着训练的进行，它会逐渐生成越来越逼真的图像，以至于判别器网络无法区分真假图像。同时，判别器会不断适应生成器能力的逐渐提升，为生成的图像设定高逼真度标准。训练结束后，生成器能够将其输入空间中的任何点转换为可信的图像。与VAEs不同，GAN学习的潜在空间没有明确的有意义结构保证，特别是它不是连续的。

1.3 GAN的优化特点

与本书中遇到的其他训练设