最完整ClusterGAN指南：用GAN实现无监督图像聚类与生成的双重突破

原创 于 2025-09-26 02:17:48 发布 · 411 阅读 ·
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最完整ClusterGAN指南：用GAN实现无监督图像聚类与生成的双重突破

【免费下载链接】PyTorch-GAN PyTorch implementations of Generative Adversarial Networks. 【免费下载链接】PyTorch-GAN 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/PyTorch-GAN

你是否还在为传统聚类算法无法处理高维图像数据而烦恼？是否希望找到一种能同时完成数据聚类和生成新样本的AI模型？ClusterGAN（聚类生成对抗网络）正是为解决这些痛点而生的革命性模型。本文将带你从零开始了解ClusterGAN的核心原理、实现细节和实际应用，读完后你将能够：

  • 理解ClusterGAN如何在无标签数据上同时实现聚类和生成
  • 掌握ClusterGAN的网络架构和训练方法
  • 运行PyTorch-GAN项目中的ClusterGAN实现并可视化结果

ClusterGAN：聚类与生成的完美结合

传统的生成对抗网络（GAN）擅长生成逼真的数据，但无法直接对数据进行分类或聚类；而聚类算法虽然能将数据分组，却不能生成新样本。ClusterGAN创新性地将这两个任务融合在一起，通过在潜在空间中引入类别编码，实现了"一石二鸟"的效果。

核心创新点

ClusterGAN的核心在于其独特的潜在空间设计，它将潜在向量分为两个部分：

  • 连续分量（zn）：用于捕捉数据的变化特征，如手写数字的风格变化
  • 类别分量（zc）：采用one-hot编码形式，用于表示数据的类别信息

这种设计使得生成器不仅能生成多样化的样本，还能通过类别分量控制生成特定类别的数据。同时，通过训练一个编码器将真实数据映射回潜在空间，ClusterGAN能够实现无监督聚类。

网络架构解析

ClusterGAN由三个主要组件构成：生成器（Generator）、编码器（Encoder）和判别器（Discriminator），形成一个闭环系统。

生成器（Generator）

生成器的任务是将潜在向量转换为逼真的图像。在implementations/cluster_gan/clustergan.py中，Generator_CNN类实现了这一功能。它采用了全连接层与转置卷积层结合的架构：

class Generator_CNN(nn.Module):
    def __init__(self, latent_dim, n_c, x_shape, verbose=False):
        super(Generator_CNN, self).__init__()
        self.model = nn.Sequential(
            # 全连接层
            torch.nn.Linear(self.latent_dim + self.n_c, 1024),
            nn.BatchNorm1d(1024),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
            torch.nn.Linear(1024, self.iels),
            nn.BatchNorm1d(self.iels),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
            
            # 重塑操作
            Reshape(self.ishape),
            
            # 转置卷积层
            nn.ConvTranspose2d(128, 64, 4, stride=2, padding=1, bias=True),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
            
            nn.ConvTranspose2d(64, 1, 4, stride=2, padding=1, bias=True),
            nn.Sigmoid()
        )
    
    def forward(self, zn, zc):
        z = torch.cat((zn, zc), 1)  # 拼接连续和类别分量
        x_gen = self.model(z)
        return x_gen

编码器（Encoder）

编码器与生成器功能相反，它将输入图像映射回潜在空间，分离出连续分量和类别分量。这一过程使得ClusterGAN能够对输入数据进行聚类：

class Encoder_CNN(nn.Module):
    def forward(self, in_feat):
        z_img = self.model(in_feat)
        z = z_img.view(z_img.shape[0], -1)
        # 分离连续和类别分量
        zn = z[:, 0:self.latent_dim]
        zc_logits = z[:, self.latent_dim:]
        zc = softmax(zc_logits)  # 对类别分量应用softmax
        return zn, zc, zc_logits

判别器（Discriminator）

判别器负责区分真实图像和生成图像，同时帮助训练生成器和编码器：

class Discriminator_CNN(nn.Module):
    def __init__(self, wass_metric=False, verbose=False):
        super(Discriminator_CNN, self).__init__()
        self.model = nn.Sequential(
            # 卷积层
            nn.Conv2d(self.channels, 64, 4, stride=2, bias=True),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
            nn.Conv2d(64, 128, 4, stride=2, bias=True),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
            
            # 全连接层
            Reshape(self.lshape),
            torch.nn.Linear(self.iels, 1024),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
            torch.nn.Linear(1024, 1),
        )
        # 如果不使用Wasserstein距离，添加Sigmoid激活
        if (not self.wass):
            self.model = nn.Sequential(self.model, torch.nn.Sigmoid())

整体架构

三者协同工作形成完整的ClusterGAN系统：生成器从潜在空间生成图像，编码器将真实图像编码回潜在空间，判别器则对图像真实性进行判断。这种结构使得模型能够同时学习数据的生成和聚类特性。

ClusterGAN架构示意图

训练过程详解

ClusterGAN的训练过程比传统GAN更为复杂，需要同时优化生成器、编码器和判别器。

核心训练步骤

  1. 采样潜在向量：生成连续分量zn和类别分量zc

    def sample_z(shape=64, latent_dim=10, n_c=10, fix_class=-1, req_grad=False):
    # 生成连续分量zn
    zn = Variable(Tensor(0.75*np.random.normal(0, 1, (shape, latent_dim))), requires_grad=req_grad)

    # 生成类别分量zc（one-hot编码）
    zc_FT = Tensor(shape, n_c).fill_(0)
    zc_idx = torch.empty(shape, dtype=torch.long)
    if (fix_class == -1):
        zc_idx = zc_idx.random_(n_c).cuda()
        zc_FT = zc_FT.scatter_(1, zc_idx.unsqueeze(1), 1.)
    else:
        zc_idx[:] = fix_class
        zc_FT[:, fix_class] = 1
    return zn, zc, zc_idx

  2. 生成图像：使用生成器从潜在向量生成图像

    gen_imgs = generator(zn, zc)

  3. 训练生成器和编码器：通过重构损失确保生成-编码循环一致性

    # 编码生成的图像
enc_gen_zn, enc_gen_zc, enc_gen_zc_logits = encoder(gen_imgs)
# 计算重构损失
zn_loss = mse_loss(enc_gen_zn, zn)  # 连续分量损失
zc_loss = xe_loss(enc_gen_zc_logits, zc_idx)  # 类别分量损失
# 总损失
ge_loss = v_loss + betan * zn_loss + betac * zc_loss
ge_loss.backward(retain_graph=True)
optimizer_GE.step()

  4. 训练判别器：区分真实图像和生成图像

    # 计算判别器损失
real_loss = bce_loss(D_real, valid)
fake_loss = bce_loss(D_gen, fake)
d_loss = (real_loss + fake_loss) / 2
d_loss.backward()
optimizer_D.step()

关键超参数

  • latent_dim：连续潜在向量维度，默认为30
  • n_c：类别数量，默认为10（对应MNIST数据集的10个数字）
  • batch_size：批次大小，默认为64
  • n_epochs：训练轮数，默认为200
  • betan和betac：控制连续分量和类别分量重构损失的权重

快速上手：运行ClusterGAN实现

PyTorch-GAN项目提供了完整的ClusterGAN实现，只需几步即可运行：

环境准备

首先确保已安装所有依赖：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/py/PyTorch-GAN
cd PyTorch-GAN/
pip install -r requirements.txt

运行ClusterGAN

cd implementations/cluster_gan/
python clustergan.py

训练结果

训练过程中，模型会自动保存生成的图像到images目录，包括：

  • gen_xxxxxx.png：随机生成的图像样本
  • gen_classes_xxxxxx.png：按类别生成的图像网格
  • cycle_reg_xxxxxx.png：图像重构结果，用于验证循环一致性

ClusterGAN生成结果

应用场景与优势

ClusterGAN在多个领域展现出强大的应用潜力：

1. 无监督聚类

ClusterGAN无需标签即可对数据进行聚类，特别适用于标签稀缺的场景。通过编码器输出的类别分量，可直接将输入数据分配到不同类别。

2. 可控图像生成

通过固定类别分量zc，可生成特定类别的图像，同时通过调整连续分量zn生成该类别下的不同变体。

3. 数据增强

对于小样本数据集，ClusterGAN可生成新的、多样化的样本，扩充训练数据。

4. 异常检测

通过重构损失的大小，可判断输入数据是否属于训练分布，用于异常检测任务。

总结与展望

ClusterGAN通过创新的潜在空间设计，成功将生成对抗网络与聚类功能结合，实现了无监督学习的新范式。它不仅能够生成高质量的图像，还能自动发现数据中的聚类结构，为无监督学习提供了新思路。

随着研究的深入，ClusterGAN有望在以下方向得到进一步发展：

  • 处理更复杂的高分辨率图像
  • 结合自监督学习进一步提升性能
  • 应用于视频、3D模型等更广泛的数据类型

如果你对ClusterGAN感兴趣，不妨通过项目README了解更多细节，或直接查看ClusterGAN实现代码深入研究。

点赞收藏本文，关注获取更多GAN技术解析！下期我们将探讨如何改进ClusterGAN以处理彩色图像和更大规模数据集。

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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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