# Adversarial Supervise Architecture E_Hat = self.generator_aux(Z) H_hat = self.supervisor(E_Hat) Y_fake = self.discriminator(H_hat) self.adversarial_supervised = Model(inputs=Z, outputs=Y_fake, name='AdversarialSupervised')

在这段代码中，实现了一个对抗监督架构（Adversarial Supervised Architecture）。

首先，通过将随机噪声输入 Z 传递给生成器模型 self.generator_aux，得到生成器的输出 E_Hat。接下来，将 E_Hat 作为输入传递给监督模型 self.supervisor，得到监督模型的输出 H_hat。然后，将 H_hat 作为输入传递给判别器模型 self.discriminator，得到判别器的输出 Y_fake。

最后，使用 Keras 的 Model 类创建了一个名为 adversarial_supervised 的模型对象，其输入为 Z，输出为 Y_fake。这个 adversarial_supervised 模型将生成器、监督模型和判别器连接在一起，形成了一个整体的对抗监督架构。

这种架构的目的是通过生成器和监督模型的协同训练，使生成器能够生成逼真的数据样本，并通过判别器对生成的样本进行判别和评估。这样可以实现对抗训练和生成器的优化。

相关问题

# Adversarial architecture in latent space Y_fake_e = self.discriminator(E_Hat) self.adversarial_embedded = Model(inputs=Z, outputs=Y_fake_e, name='AdversarialEmbedded')

在这段代码中，实现了一个在潜在空间中的对抗架构（Adversarial architecture in latent space）。

首先，将生成器输出的 E_Hat（即生成器在潜在空间中的表示）作为输入传递给判别器模型 self.discriminator，得到判别器的输出 Y_fake_e。

然后，使用 Keras 的 Model 类创建了一个名为 adversarial_embedded 的模型对象，其输入为 Z（随机噪声），输出为 Y_fake_e。这个 adversarial_embedded 模型将生成器和判别器连接在一起，形成了一个在潜在空间中的对抗架构。

这种架构的目的是通过在潜在空间中对生成器的表示进行判别和评估，从而实现对生成器的优化和训练。通过将生成器和判别器在潜在空间中进行对抗训练，可以提高生成器在生成逼真数据样本方面的能力。

@function def train_generator(self, x, z, opt): with GradientTape() as tape: y_fake = self.adversarial_supervised(z) generator_loss_unsupervised = self._bce(y_true=ones_like(y_fake), y_pred=y_fake) y_fake_e = self.adversarial_embedded(z) generator_loss_unsupervised_e = self._bce(y_true=ones_like(y_fake_e), y_pred=y_fake_e) h = self.embedder(x) h_hat_supervised = self.supervisor(h) generator_loss_supervised = self._mse(h[:, 1:, :], h_hat_supervised[:, 1:, :]) x_hat = self.generator(z) generator_moment_loss = self.calc_generator_moments_loss(x, x_hat) generator_loss = (generator_loss_unsupervised + generator_loss_unsupervised_e + 100 * sqrt(generator_loss_supervised) + 100 * generator_moment_loss) var_list = self.generator_aux.trainable_variables + self.supervisor.trainable_variables gradients = tape.gradient(generator_loss, var_list) opt.apply_gradients(zip(gradients, var_list)) return generator_loss_unsupervised, generator_loss_supervised, generator_moment_loss

这是一个用于训练生成器的函数。该函数接受三个输入，`x`和`z`分别表示真实样本和生成样本，`opt`表示优化器。

在函数内部，首先使用 `adversarial_supervised` 模型对生成样本进行预测，得到 `y_fake`。然后使用二元交叉熵损失函数 `_bce` 计算生成样本的非监督损失 `generator_loss_unsupervised`。

接下来，通过 `adversarial_embedded` 模型对生成样本进行预测，得到 `y_fake_e`。然后使用二元交叉熵损失函数 `_bce` 计算生成样本的嵌入式非监督损失 `generator_loss_unsupervised_e`。

然后，通过 `embedder` 模型对真实样本进行预测，得到 `h`。使用 `supervisor` 模型对 `h` 进行预测，得到 `h_hat_supervised`。然后使用均方误差损失函数 `_mse` 计算生成样本的监督损失 `generator_loss_supervised`。

接下来，使用 `generator` 模型对生成样本进行预测，得到 `x_hat`。然后使用 `calc_generator_moments_loss` 函数计算生成样本的生成器矩损失 `generator_moment_loss`。

最后，将非监督损失、嵌入式非监督损失、监督损失以及生成器矩损失进行加权求和，得到最终的生成器损失 `generator_loss`。

使用 `GradientTape` 记录梯度信息，并根据生成器损失和可训练变量计算梯度。然后使用优化器 `opt` 应用梯度更新模型参数。

最后，返回非监督损失、监督损失和生成器矩损失三个部分的损失值。