61、生成数据训练与神经网络的创意应用

生成数据训练与神经网络的创意应用

1. 生成对抗网络（GAN）与生成数据训练

1.1 GAN 的基本原理与用途

GAN 由生成器和判别器两部分组成。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，不断提升各自的能力。当训练成功完成后，判别器将无法可靠地区分合成数据和真实数据，此时通常会丢弃判别器，仅使用生成器来生成任意数量的新数据。

例如，我们可以利用训练好的生成器创建无数新的猫、帆船的图像，或是语音短语、木火的烟雾效果等。

1.2 生成数据训练的风险

虽然使用生成数据来训练另一个神经网络看似很有吸引力，因为大规模数据集正是训练神经网络所需要的，但这实际上是一种非常危险的做法。原因如下：
- 判别器的局限性 ：很难构建一个足够强大的判别器，能够注意到生成器输出中的每一个可能的细节。生成器的输出可能总是存在某种轻微的偏差，而判别器却未能察觉，或者对这种偏差的惩罚极低。
- 生成器输出的不完整性 ：生成器的结果可能无法涵盖输入数据的整个范围。例如，当要求生成器以某位艺术家的风格创作新画作时，它可能总是只生成风景、肖像或静物画，即使该艺术家的作品涵盖了更广泛的主题。
- 标准不明确 ：我们所设定的标准往往不像我们想象的那样清晰和广泛。生成器可能会找到一些巧妙的方法来满足判别器所设定的标准，但生成的数据却缺乏我们期望的多样性和真实性。

1.3 生成数据训练的后果

生成器的输出可能包含能