65、生成对抗网络（GAN）：原理、挑战与实践

生成对抗网络（GAN）：原理、挑战与实践

1. 生成对抗网络基础

生成对抗网络（GAN）由生成器和判别器两个部分组成。生成器的目标是学习创建与给定数据集相似的新数据，而判别器则要学会区分生成器的输出和真实数据。在训练过程中，两者相互学习，交替进行训练，以提升各自的能力。

1.1 训练过程

训练时，从训练集中选取一个小批量的点，然后按照特定的四阶段流程，交替训练判别器和生成器。在训练生成器时，我们希望仅更新生成器的权重，而控制层权重是否更新的机制因使用的库而异，通常会使用“冻结”“锁定”或“禁用”等术语来防止特定层的权重更新，在训练判别器时再解除这些限制。

1.2 简单GAN示例

为了训练一个简单的GAN，我们从初始的高斯分布中随机抽取10,000个点作为训练集，使用大小为32的小批量进行训练，将所有10,000个点通过系统一次称为一个训练周期。

训练结果显示，经过一个训练周期后，GAN生成的点在西南 - 东北方向形成一条模糊的线，大致以(1,1)为中心。随着训练周期的增加，生成的点逐渐接近原始数据的中心和形状。在第4个训练周期左右，生成的样本会超过中心，并且变得越来越椭圆而不是圆形，但随后会逐渐调整，到第13个训练周期时，匹配效果已经非常好。

判别器和生成器的损失曲线显示，理想情况下判别器的损失应稳定在0.5左右，这意味着它无法确定输入是来自真实数据集还是生成器。在这个小例子中，判别器的表现已经相当接近理想状态。

2. DCGAN：用于图像的生成对抗网络

如果要处理图像数据，我们通常会选择使用卷积层来构建判别器和生成器，这种由多个卷积层构建的GAN被