GAN家族原理和优缺点详解

GANs基础调研（二） 本文总结了GAN、DCGAN、WGAN、CGAN四种生成对抗网络的原理和优缺点。GAN是基于-game theory的生成模型，通过构建两个网络，一个生成网络G，一个判别网络D，来学习真实数据分布。DCGAN是对GAN的改进，使用卷积神经网络，去掉pooling层和全连接隐藏层，使用BatchNormalization和LeakyRELU激活函数，提高了生成网络的学习效果。WGAN使用Wasserstein距离来衡量生成数据和真实数据之间的距离，解决了GAN中的模式崩溃问题。CGAN是 Conditional GAN，通过引入条件信息来控制生成数据的特征。 1.GAN GAN的原理是基于game theory的生成模型。它通过构建两个网络，一个生成网络G，一个判别网络D，来学习真实数据分布。G网络的目的是生成与真实数据相似的数据，而D网络的目的是判别生成数据是否为真实数据。通过训练G网络和D网络，GAN可以学习到真实数据分布的参数。 GAN的好处是： * GAN是一个隐式的建立学习密度函数过程，减少了人为的建模。 * GAN的生成过程不需要繁琐的采样序列，可以直接进行新样本的采样和推断，提高了新样本的生成效率。 然而，GAN也存在一些缺点： * GAN容易找到局部最优点，而不是全局最优点。 * 判别器训练得太好，生成器梯度消失，生成器loss降不下去；判别器训练得不好，生成器梯度不准，四处乱跑，所以，根本无法收敛很难稳定训练。 2.DCGAN DCGAN是对GAN的改进，它使用卷积神经网络，去掉pooling层和全连接隐藏层，使用BatchNormalization和LeakyRELU激活函数。DCGAN的原理是：将噪声z输入G网络，G网络生成fake image，fake image和真实数据一起输入D网络，D网络输出该数据为real的可能性。 DCGAN的好处是： * DCGAN将卷积网络引入到生成式模型当中来无无督督的训练，利用卷积网络强大的特征提取能力来提高生成网络的学习效果。 * 同样大小的数据集的分类任务情况下，比监督训练的模型较大。 然而，DCGAN也存在一些缺点： * DCGAN需要大量的计算资源和数据集。 * DCGAN的训练过程中需要调整多个超参数。 3.WGAN WGAN使用Wasserstein距离来衡量生成数据和真实数据之间的距离，解决了GAN中的模式崩溃问题。WGAN的原理是：将生成数据和真实数据映射到同一个空间中，然后计算两者的Wasserstein距离。WGAN的优点是： * WGAN可以解决GAN中的模式崩溃问题。 * WGAN可以生成高质量的数据。 然而，WGAN也存在一些缺点： * WGAN需要计算Wasserstein距离，这需要大量的计算资源。 * WGAN的训练过程中需要调整多个超参数。 4.CGAN CGAN是Conditional GAN，通过引入条件信息来控制生成数据的特征。CGAN的原理是：将条件信息输入G网络，G网络生成fake image，fake image和真实数据一起输入D网络，D网络输出该数据为real的可能性。 CGAN的好处是： * CGAN可以生成具有特定特征的数据。 * CGAN可以控制生成数据的特征。 然而，CGAN也存在一些缺点： * CGAN需要大量的计算资源和数据集。 * CGAN的训练过程中需要调整多个超参数。 GAN、DCGAN、WGAN、CGAN四种生成对抗网络都有其优缺点，选择合适的模型需要根据具体的应用场景和数据特点。