28、生成式深度学习：GAN的原理、实现与训练

生成式深度学习：GAN的原理、实现与训练

1. GAN训练的关键技巧

在生成对抗网络（GAN）的训练过程中，有几个关键技巧可以提高训练的稳定性和效果。
- 引入随机性 ：由于GAN训练会达到一种动态平衡，很容易陷入各种困境。引入随机性有助于避免这种情况。具体方法有两种：在判别器中使用Dropout，以及向判别器的标签添加随机噪声。
- 避免稀疏梯度 ：在深度学习中，稀疏性通常是一个理想的属性，但在GAN中并非如此。最大池化操作和ReLU激活函数会导致梯度稀疏，从而阻碍GAN的训练。建议使用步幅卷积进行下采样，并用LeakyReLU层代替ReLU激活函数。LeakyReLU与ReLU类似，但它允许小的负激活值，从而放松了稀疏性约束。
- 解决棋盘格伪影问题 ：在生成的图像中，常见由于生成器中像素空间覆盖不均导致的棋盘格伪影。解决方法是，在生成器和判别器中使用步幅卷积（Conv2DTranpose或Conv2D）时，确保内核大小能被步幅大小整除。

2. 生成器模型的构建

生成器的作用是将来自潜在空间的向量（训练时随机采样）转换为候选图像。为避免生成器生成的图像像噪声一样，可在判别器和生成器中都使用Dropout。以下是生成器的代码实现：

import keras
from keras import layers
import numpy as np

latent_dim = 32
height = 32
width = 32
channels = 3

g