27、生成对抗网络（GAN）入门指南与实现解析

生成对抗网络（GAN）入门指南与实现解析

1. 生成对抗网络简介

生成对抗网络（GANs）由Goodfellow等人在2014年提出，是学习图像潜在空间的一种替代变分自编码器（VAEs）的方法。它通过使生成的图像在统计上与真实图像几乎无法区分，从而能够生成相当逼真的合成图像。

为了更直观地理解GANs，可以想象一个伪造者试图创作一幅假的毕加索画作。起初，伪造者的技艺很差，他将一些假画与真迹混在一起拿给艺术经销商看。艺术经销商会对每幅画进行真伪评估，并向伪造者反馈毕加索画作的特征。伪造者回到工作室创作新的假画，随着时间推移，伪造者越来越擅长模仿毕加索的风格，而艺术经销商也越来越擅长辨别赝品，最终他们手上会有一些非常逼真的假画。

GANs就如同这个场景，由一个生成器网络和一个判别器网络组成，两者相互训练以超越对方。具体来说：
- 生成器网络 ：以随机向量（潜在空间中的随机点）为输入，将其解码为合成图像。
- 判别器网络（或对手） ：以图像（真实或合成）为输入，预测该图像是来自训练集还是由生成器网络创建的。

生成器网络的训练目标是欺骗判别器网络，随着训练的进行，它会生成越来越逼真的图像，使得判别器无法区分真假。同时，判别器会不断适应生成器能力的提升，为生成的图像设定更高的逼真度标准。训练结束后，生成器能够将其输入空间中的任何点转换为可信的图像。不过，与VAEs不同，GANs学习的潜在空间没有明确的有意义结构保证，特别是它不是连续的。

GANs是一个优化最小值不固定的系统，与常见的训练设置不同。通常，梯度下降是在静态的损失景观中向下滚动，但对于GANs，