29、生成对抗网络与深度强化学习的探索

生成对抗网络与深度强化学习的探索

1. 生成对抗网络（GAN）概述

1.1 GAN训练误差分析

GAN 由生成器和判别器两部分组成，在训练过程中，它们的误差呈现出不同的特点。判别器误差通常低于生成器误差，且随着训练的进行，判别器误差有下降的趋势。这是因为判别器接触到更多的样本后，能更好地区分真实图像和生成的假图像。而生成器误差起初会大幅降低，但随后又会上升，因为判别器在检测方面积累了经验。如果增加训练轮数，生成器误差会呈现出正弦曲线的形状，即误差率会周期性地上升（生成器变得更熟练时），然后再下降（找到新的欺骗判别器的技巧后）。这种生成器和判别器之间的不断对抗，使得生成的图像越来越逼真。

1.2 GAN的发展与变体

GAN 从最初的简单实现开始，已经发展出了大量的变体，这些变体能够完成比简单图像生成更复杂的任务。以下是一些常见的 GAN 变体及其应用：
| GAN 变体 | 应用描述 | 相关链接 |
| — | — | — |
| DCGAN | 基于卷积层的 GAN 网络，极大地提高了原始 GAN 的生成能力，可生成名人的假脸图像 | 无 |
| EBGAN - PT、BEGAN、Progressive GAN | 进一步改进了图像生成的逼真度 | https://research.nvidia.com/publication/2017 - 10_Progressive - Growing - of |
| 条件 GAN（CGAN） | 可以控制生成图像的类型，例如根据用户对头发、眼睛等细节的偏好生成不存在的人脸图像 | https://www.youtube.com/watch?v = kSLJri