48、生成对抗网络合成新数据

生成对抗网络合成新数据

1. 简单GAN模型回顾与DCGAN引入

在之前的简单GAN模型训练中，随着训练推进，生成网络生成的图像越来越逼真，但即便经过100个训练周期，生成的图像与MNIST数据集中的手写数字仍有很大差异。该简单GAN模型的生成器和判别器仅包含一个全连接隐藏层，虽然取得了一定成果，但并不令人满意。

由于在图像分类任务中，带有卷积层的神经网络架构相较于全连接层有诸多优势，因此我们可以在GAN模型中加入卷积层来处理图像数据，以提升效果。接下来，我们将实现深度卷积生成对抗网络（DCGAN），其生成器和判别器网络均使用卷积层。

同时，为进一步提升性能，我们还会采用一些关键技术并实现Wasserstein生成对抗网络（WGAN），这些技术包括：
- 转置卷积
- 批量归一化（BatchNorm）
- WGAN
- 梯度惩罚

2. 转置卷积

转置卷积通常用于对特征空间进行上采样，而普通卷积操作常用于下采样特征空间（例如通过设置步长为2或在卷积层后添加池化层）。

为理解转置卷积操作，我们进行一个简单的思想实验。假设有一个大小为$n×n$的输入特征图，对其应用具有特定填充和步长参数的二维卷积操作，得到大小为$m×m$的输出特征图。那么，如何通过另一个卷积操作从这个$m×m$的输出特征图恢复到初始维度$n×n$的特征图，同时保持输入和输出之间的连接模式呢？需要注意的是，转置卷积仅恢复特征空间的维度，而非实际值。

转置卷积也被称为分数步长卷积，在深度学习文献中，另一个常用术语是反卷积。但反卷积最初被定义为卷积操作的逆操作，而转置卷积仅关注恢复特征空间的维度。 <