3、生成对抗网络与数据处理全解析

生成对抗网络与数据处理全解析

一、生成对抗网络基础

（一）损失函数的选择

生成器作为神经网络，需要合适的损失函数。损失函数的选择至关重要，它取决于我们对生成器的目标设定，合适的损失函数能使生成器收敛。例如，Goodfellow等人最初的GAN论文中的生成器损失函数，该函数表明判别器在最小化其判断正确的对数概率，这是对抗训练模式的一部分。同时，生成器的损失函数设计不佳可能会导致梯度饱和问题，即学习梯度接近零，使学习几乎无法进行。判别器的损失函数采用标准的交叉熵实现，且通过多个小批量进行训练。

（二）损失函数模板类

在构建模型和配对GAN架构时，通常需要多个损失函数。为了存储这些损失方法，我们可以定义一个损失函数的模板类。对代码进行一定的标准化，有助于确保代码的可读性和可维护性。

（三）训练策略

GAN模型依赖于对抗训练。在训练过程中，会同时出现看似冲突的误差函数的最小化和最大化，这涉及到MiniMax问题。通过在每个epoch采样两个小批量，GAN架构能够同时最大化生成器的误差和最小化判别器的误差。生成模型通常难以训练出好的结果，GAN也不例外，但我们可以通过一些技巧让模型收敛并产生结果。

（四）不同的GAN架构

多数GAN架构的变化主要体现在生成器和损失函数上。以风格迁移为例，这是一种简单且常见的GAN应用。不同的风格迁移任务可能需要不同的GAN架构，如Adobe Research Labs的一篇论文专注于化妆应用和去除，其架构较为先进，包含五个独立的损失函数，能够同时学习化妆应用和去除功能。而在转移画家风格时，相对更容易，因为统一风格的转移比多种不同化妆风格的转移