57、机器学习在生物网络与面部识别中的应用探索

机器学习在生物网络与面部识别中的应用探索

1. 生成对抗网络（GAN）在面部素描图像识别中的应用

生成对抗网络（GAN）是一种由两个神经网络相互竞争构成的深度神经网络架构。在面部素描图像识别的研究中，GAN 被用于生成模仿特定分布的数据。

1.1 GAN 训练过程

• 参数设置 ：使用 CUHK 数据库的 88 张图像进行训练，设置批量大小为 6，学习率为 0.002，训练轮数为 700，迭代次数从 100 增加到 700 以获得更好的训练效果。同时，将丢弃率从 20% 变化到 60%，发现随着迭代次数的增加，判别器的损失（D - loss）会逐渐减小。
• 训练步骤 ：
  1. 初始时，给生成器输入 100 维的随机噪声作为起始点，生成器开始学习。
  2. 生成器生成假图像，初始时将假图像标记为 y = 0，判别器尝试区分真假图像。
  3. 随着生成器逐渐学习，判别器输出 y = 1，此时生成器成功欺骗判别器，表明模型参数学习良好。
  4. 分别训练判别器和生成器，学习损失并同时更新参数，目标是使真实图像的判别结果（D）尽可能接近生成器的输出（D′）。

1.2 GAN 的优势

• 数据处理能力 ：与卷积神经网络（CNN）相比，GAN 是更好的分类器和数据合成器，即使在数据量较少的情况下（如 88 张图像的数据集）也能有效学习。