深度学习：详解生成对抗网络及其变种

"本次分享的主题聚焦于生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs），这是一种在深度学习和计算机视觉领域广泛应用的创新技术。GANs通过两个神经网络之间的对抗性训练，使得生成网络（Generator）能够生成逼真的图像，而判别网络（Discriminator）则负责区分真实数据与生成数据。这种训练机制类似于两个对手在博弈中不断提升各自的能力，最终生成网络可以产生难以辨别的图像，达到与真实数据分布相近的状态。 GANs的核心结构包括生成网络G和判别网络D。G从随机噪声z出发，通过多层变换生成图像G(z)，目标是尽可能接近真实数据的分布。相反，D接受图像x作为输入，输出D(x)表示x为真实图像的概率，其目标是准确地分辨出真实图像和由G生成的图像。在训练过程中，G试图提高D(G(z))的值，而D则尝试最大化D(x)和最小化D(G(z))，这导致了两网络间的动态平衡。 在训练初期（如图A所示），D的辨别能力较弱，能初步区分真实和生成数据。随着训练的进行（图B-C），D的性能提升，能更好地识别出生成数据，导致G生成的图像更接近真实分布。最终的理想状态（图D）是达到纳什均衡，此时D无法区分真实与生成图像，GANs的训练目标变为常数，梯度消失，学习停止。 在数学层面，GANs的训练目标是优化Jensen-Shannon散度（JSD），这是一种基于Kullback-Leibler（KL）散度的对称形式。JSD衡量两个概率分布的相似性，优化JSD意味着减小两个分布之间的差异。然而，GANs的训练过程中，优化生成器的目标实际上是优化-KL散度，这可能导致分布拉近和推远的冲突，造成训练过程中的梯度更新不稳定性，进而出现训练loss大幅波动或生成器只能生成部分类型的图像等问题。 解决这些问题的方法包括使用不同的GAN变种，如 Wasserstein GAN、Least Squares GAN 或其他稳定训练策略，以改善梯度消失和模式崩溃问题。此外，引入正则化技术、调整学习率和优化器参数也能帮助提高GANs的训练效果和生成质量。 生成对抗网络及其各种变种在图像生成、图像修复、风格迁移、视频预测等任务中展现出强大的潜力，但其训练过程中的挑战也促使研究者不断探索新的理论和算法来改进这一框架。理解GANs的基本原理和训练机制对于深入研究深度学习和计算机视觉领域的应用至关重要。"