GAN入门：生成与判别模型的对抗训练

GAN网络，全称为生成对抗网络(Generative Adversarial Networks)，是一种深度学习模型，主要应用于生成新的、与训练数据类似的数据。它由两个主要组件构成：生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。 1. 生成模型和判别模型: - 生成模型：这是GAN的核心部分，其目标是学习数据的真实分布，从而能够生成看起来像是来自该分布的新样本。生成模型通常接收一个随机噪声向量作为输入，通过一系列变换生成看起来像真实数据的输出。在手写体数字的minst数据集示例中，生成模型可能是一个RBF网络，能将随机噪声转化为图像。 - 判别模型：这是一个二分类模型，用于分辨输入数据是真实的训练样本还是生成模型生成的假样本。它接受两种类型的输入：一是生成模型生成的FakeImage，二是从数据集中随机选取的RealImage。判别模型的目标是最大化区分真伪的能力。 2. 对抗网络思想: - GAN的工作原理基于一种对抗游戏，生成器试图骗过判别器，使其误认为生成的图片是真实的，而判别器则努力提高其识别能力。这种竞争过程导致两者在训练过程中相互增强，生成器逐渐提高生成逼真图像的能力，判别器则更准确地区分真假。 3. 详细实现过程: - 在每个训练步骤，生成器首先从噪声空间抽取一个随机向量，通过网络生成一个假图片。接着，判别器接收到这个假图片和从数据集中随机选取的真实图片，对其进行判别。判别器的输出是一个0到1之间的概率值，表示输入是真实图像的概率。 - 训练时，损失函数通常包括两部分：生成器的损失关注于使判别器对假图片的判断失误，判别器的损失则是关注于正确识别真伪。优化算法如梯度下降被用来调整这两个模型的参数，直至达到一个平衡状态，即生成器不能伪造出完美的假图片，判别器也无法完全区分开真假。 GAN的应用非常广泛，除了手写体数字外，还可用于图像生成、图像修复、图像转换等多个领域。它的核心理念使得模型能够在没有明确的标签或统计信息的情况下学习复杂的模式，并且具有很好的泛化能力。理解GAN的关键在于理解这两个模型如何通过对抗训练相互提升，以达到数据分布的逼真模仿。