近期GAN的模型和理论发展

GAN模型与理论进展概览

最新推荐文章于 2025-05-06 19:44:40 发布

原创

最新推荐文章于 2025-05-06 19:44:40 发布 · 891 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

本文概述了GAN（生成对抗网络）在无监督学习领域的进展，探讨了GAN如何通过博弈论思想解决建模和计算难题。介绍了DCGAN、CGAN、LAPGAN、GRAN和infoGAN等改进模型，以及f-GAN对GAN的理论扩展，强调了这些工作在稳定训练和提升生成模型解释性方面的作用。

摘要

在过去一两年中，生成式模型 Generative Adversarial Networks（GAN）的新兴为生成式任务带来了不小的进展。尽管 GAN 在被提出时存在训练不稳定等诸多问题，但后来的研究者们分别从模型、训练技巧和理论等方面对它做了改进。本文旨在梳理这些相关工作。

尽管大部分时候，有监督学习比无监督的能获得更好的训练效果。但真实世界中，有监督学习需要的数据标注（label）是相对少的。所以研究者们从未放弃去探索更好的无监督学习策略，希望能从海量的无标注数据中学到对于这个真实世界的表示（representation）甚至知识，从而去更好地理解我们的真实世界。

评价无监督学习好坏的方式有很多，其中生成任务就是最直接的一个。只有当我们能生成/创造我们的真实世界，才能说明我们是完完全全理解了它。然而，生成任务所依赖的生成式模型（generative models）往往会遇到两大困难。首先是我们需要大量的先验知识去对真实世界进行建模，其中包括选择什么样的先验、什么样的分布等等。而建模的好坏直接影响着我们的生成模型的表现。另一个困难是，真实世界的数据往往很复杂，我们要用来拟合模型的计算量往往非常庞大，甚至难以承受。

而在过去一两年中，有一个让人兴奋的新模型，则很好地避开了这两大困难。这个模型叫做 Generative Adversarial Networks（GAN），由 [1] 提出。在原始的 GAN paper [1] 中，作者是用博弈论来阐释了 GAN 框架背后的思想。每一个 GAN 框架，都包含着一对模型 —— 一个生成模型（G）和一个判别模型（D）。因为 D 的存在，才使得 GAN 中的 G 不再需要对于真实数据的先验知识和复杂建模，也能学习去逼近真实数据，最终让其生成的数据达到以假乱真的地步 —— D 也无法分别 —— 从而 G 和 D 达到了某种纳什均衡。[1] 的作者曾在他们的 slides 中，给出过一个比喻：在 GAN 中，生成模型（G）和判别模型（D）是小偷与警察的关系。G 生成的数据，目标是要骗过身为警察的判别模型（D）。也就是说，G 作为小偷，要尽可能地提高自己的偷窃手段，而 D 作为警察也要尽可能地提高自己的业务水平防止被欺骗。所以，GAN 框架下的学习过程就变成了一种生成模型（G）和判别模型（D）之间的竞争过程 —— 随机从真实样本和由生成模型（G）生成出的 “假样本” 中取一个，让判别模型（D）去判断是否为真。所以，体现在公式上，就是下面这样一个 minmax 的形式。