Conditional Generative Adversarial Nets论文笔记

最新推荐文章于 2022-09-27 16:15:39 发布

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论文地址：Conditional Generative Adversarial Nets

2014年，Goodfellow提出了Generative Adversarial Networks，在论文的最后他指出了GAN的优缺点以及未来的研究方向和拓展，其中他提到的第一点拓展就是：A conditional generative model p(x|c) can be obtained by adding c as input to both G and D。这是因为这种不需要预先建模的方法缺点是太过自由了，对于较大的图片，较多的pixel的情形，基于简单 GAN 的方式就不太可控了。于是我们希望得到一种条件型的生成对抗网络，通过给GAN中的G和D增加一些条件性的约束，来解决训练太自由的问题。于是同年，Mirza等人就提出了一种Conditional Generative Adversarial Networks，这是一种带条件约束的生成对抗模型，它在生成模型（G）和判别模型（D）的建模中均引入了条件变量y，这里y可以是label，可以是tags，可以是来自不同模态是数据，甚至可以是一张图片，使用这个额外的条件变量，对于生成器对数据的生成具有指导作用，因此，Conditional Generative Adversarial Networks也可以看成是把无监督的GAN变成有监督模型的一种改进，这个改进也被证明是非常有效的，为后续的相关工作提供了指导作用。

在之前的文章中，我们提到了Generative Adversarial Networks实际上是对D和G解决以下极小化极大的二元博弈问题：