李宏毅机器学习&深度学习课程|生成式对抗网络2:理论介绍与WGAN

GAN操作原理与训练目标:介绍了生成对抗网络(GAN)的操作原理和训练目标。通过最小化生成器产生的分布与真实数据分布之间的差异,实现生成器产生更接近真实数据的结果。然而,计算两个分布之间的差异是一个困难的问题,GAN通过训练生成器来最小化这种差异,从而实现生成真实数据的目的。

训练鉴别器区分数据:讲述了如何使用生成对抗网络(GAN)计算两个分布之间的差异。通过训练一个鉴别器(discriminator),可以从真实数据和生成数据中区分出高低质量的图像。优化鉴别器的目标函数,最终等同于训练一个分类器。这种方法实际上是最大化交叉熵,使得鉴别器能够有效区分真实和生成的图像。

目标函数与JS Divergence:讲述了关于生成对抗网络(GAN)中的目标函数以及如何与JS Divergence相关联。通过训练Discriminator,我们可以找到一个Objective Function的最大值,与Divergence有关。通过调整Objective Function,可以实现不同的Divergence计算方法。文章提到了FGAN的Paper,详细说明了如何设计Objective Function以得到不同的Divergence值。

JS Divergence的限制:介绍了GAN训练中的一个关键问题,即JS Divergence的限制。由于PG与PData的重叠范围很小,JS Divergence总是计算出固定的值,无法反映两个分布的真实相似度。这导致在训练过程中无法有效更新生成器参数。

使用VSD衡量差异:介绍了在训练生成器时,使用JS divergence可能会导致过拟合,使得分类器的正确率达到100%。由于训练过程中缺乏有效的衡量方式,过去需要通过人工观察结果来调整。提出使用VesselStandDistance作为一种新的相似度衡量方式,其计算方法类似于推土机将一个分布移动到另一个分布的平均距离。

Vegetative Distance衡量差异:讲述了如何通过计算Vegetative Distance来衡量生成器和真实数据的差异,引入了Versus Stand Distance的概念,类比了眼睛的演化过程。使用WGAN时,通过Versus Stand Distance取代J-Divergence,可以更有效地训练生成器。最后讨论了如何计算Versus Stand Distance。

限制鉴别器平滑性:介绍了在生成对抗网络中的优化问题,通过限制鉴别器函数的平滑性来解决训练不稳定的问题。作者提出了一种梯度惩罚方法,要求梯度接近1,以确保鉴别器函数满足One Distance Function的限制,从而实现更稳定的训练过程。

训练技巧与方法:讨论了在训练生成对抗网络时的一些方法和技巧。提到了一种改进的方法叫做improved W-GAIN,以及spectral normalization。讲到了在实际操作中,训练discriminator时通常不会从头开始,而是继承上一次的参数。同时探讨了如何选择合适的divergence函数来衡量生成器生成的数据和真实数据之间的差距。

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