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| 本文作者： AI研習(xí)社 | 2017-07-13 10:35 |
雷鋒網(wǎng)按：本文作者馬少楠，原載于作者知乎專欄，雷鋒網(wǎng)經(jīng)授權(quán)發(fā)布。
Generative Adversarial Network，就是大家耳熟能詳?shù)?GAN，由 Ian Goodfellow 首先提出，在這兩年更是深度學(xué)習(xí)中最熱門的東西，仿佛什么東西都能由 GAN 做出來。我最近剛?cè)腴T GAN，看了些資料，做一些筆記。
什么是生成（generation）？就是模型通過學(xué)習(xí)一些數(shù)據(jù)，然后生成類似的數(shù)據(jù)。讓機(jī)器看一些動(dòng)物圖片，然后自己來產(chǎn)生動(dòng)物的圖片，這就是生成。
以前就有很多可以用來生成的技術(shù)了，比如 auto-encoder（自編碼器），結(jié)構(gòu)如下圖：
你訓(xùn)練一個(gè) encoder，把 input 轉(zhuǎn)換成 code，然后訓(xùn)練一個(gè) decoder，把 code 轉(zhuǎn)換成一個(gè) image，然后計(jì)算得到的 image 和 input 之間的 MSE（mean square error），訓(xùn)練完這個(gè) model 之后，取出后半部分 NN Decoder，輸入一個(gè)隨機(jī)的 code，就能 generate 一個(gè) image。
但是 auto-encoder 生成 image 的效果，當(dāng)然看著很別扭啦，一眼就能看出真假。所以后來還提出了比如VAE這樣的生成模型，我對(duì)此也不是很了解，在這就不細(xì)說。
上述的這些生成模型，其實(shí)有一個(gè)非常嚴(yán)重的弊端。比如 VAE，它生成的 image 是希望和 input 越相似越好，但是 model 是如何來衡量這個(gè)相似呢？model 會(huì)計(jì)算一個(gè) loss，采用的大多是 MSE，即每一個(gè)像素上的均方差。loss 小真的表示相似嘛？
比如這兩張圖，第一張，我們認(rèn)為是好的生成圖片，第二張是差的生成圖片，但是對(duì)于上述的 model 來說，這兩張圖片計(jì)算出來的 loss 是一樣大的，所以會(huì)認(rèn)為是一樣好的圖片。
這就是上述生成模型的弊端，用來衡量生成圖片好壞的標(biāo)準(zhǔn)并不能很好的完成想要實(shí)現(xiàn)的目的。于是就有了下面要講的 GAN。
大名鼎鼎的 GAN 是如何生成圖片的呢？首先大家都知道 GAN 有兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)，一個(gè)是 generator，一個(gè)是 discriminator，從二人零和博弈中受啟發(fā)，通過兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)互相對(duì)抗來達(dá)到最好的生成效果。流程如下：
主要流程類似上面這個(gè)圖。首先，有一個(gè)一代的 generator，它能生成一些很差的圖片，然后有一個(gè)一代的 discriminator，它能準(zhǔn)確的把生成的圖片，和真實(shí)的圖片分類，簡而言之，這個(gè) discriminator 就是一個(gè)二分類器，對(duì)生成的圖片輸出 0，對(duì)真實(shí)的圖片輸出 1。
接著，開始訓(xùn)練出二代的 generator，它能生成稍好一點(diǎn)的圖片，能夠讓一代的 discriminator 認(rèn)為這些生成的圖片是真實(shí)的圖片。然后會(huì)訓(xùn)練出一個(gè)二代的 discriminator，它能準(zhǔn)確的識(shí)別出真實(shí)的圖片，和二代 generator 生成的圖片。以此類推，會(huì)有三代，四代。。。n 代的 generator 和 discriminator，最后 discriminator 無法分辨生成的圖片和真實(shí)圖片，這個(gè)網(wǎng)絡(luò)就擬合了。
這就是 GAN，運(yùn)行過程就是這么的簡單。這就結(jié)束了嘛？顯然沒有，下面還要介紹一下 GAN 的原理。
首先我們知道真實(shí)圖片集的分布 Pdata(x)，x 是一個(gè)真實(shí)圖片，可以想象成一個(gè)向量，這個(gè)向量集合的分布就是 Pdata。我們需要生成一些也在這個(gè)分布內(nèi)的圖片，如果直接就是這個(gè)分布的話，怕是做不到的。
我們現(xiàn)在有的 generator 生成的分布可以假設(shè)為 PG(x;θ)，這是一個(gè)由 θ 控制的分布，θ 是這個(gè)分布的參數(shù)（如果是高斯混合模型，那么 θ 就是每個(gè)高斯分布的平均值和方差）
假設(shè)我們?cè)谡鎸?shí)分布中取出一些數(shù)據(jù)，{x1, x2, ... , xm}，我們想要計(jì)算一個(gè)似然 PG(xi; θ)。
對(duì)于這些數(shù)據(jù)，在生成模型中的似然就是
我們想要最大化這個(gè)似然，等價(jià)于讓 generator 生成那些真實(shí)圖片的概率最大。這就變成了一個(gè)最大似然估計(jì)的問題了，我們需要找到一個(gè) θ* 來最大化這個(gè)似然。
尋找一個(gè) θ* 來最大化這個(gè)似然，等價(jià)于最大化 log 似然。因?yàn)榇藭r(shí)這 m 個(gè)數(shù)據(jù)，是從真實(shí)分布中取的，所以也就約等于，真實(shí)分布中的所有 x 在 PG 分布中的 log 似然的期望。
真實(shí)分布中的所有 x 的期望，等價(jià)于求概率積分，所以可以轉(zhuǎn)化成積分運(yùn)算，因?yàn)闇p號(hào)后面的項(xiàng)和 θ 無關(guān)，所以添上之后還是等價(jià)的。然后提出共有的項(xiàng)，括號(hào)內(nèi)的反轉(zhuǎn)，max 變 min，就可以轉(zhuǎn)化為 KL divergence 的形式了，KL divergence 描述的是兩個(gè)概率分布之間的差異。
所以最大化似然，讓 generator 最大概率的生成真實(shí)圖片，也就是要找一個(gè) θ 讓 PG 更接近于 Pdata。
那如何來找這個(gè)最合理的 θ 呢？我們可以假設(shè) PG(x; θ) 是一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
首先隨機(jī)一個(gè)向量 z，通過 G(z)=x 這個(gè)網(wǎng)絡(luò)，生成圖片 x，那么我們?nèi)绾伪容^兩個(gè)分布是否相似呢？只要我們?nèi)∫唤M sample z，這組 z 符合一個(gè)分布，那么通過網(wǎng)絡(luò)就可以生成另一個(gè)分布 PG，然后來比較與真實(shí)分布 Pdata。
大家都知道，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只要有非線性激活函數(shù)，就可以去擬合任意的函數(shù)，那么分布也是一樣，所以可以用一直正態(tài)分布，或者高斯分布，取樣去訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)到一個(gè)很復(fù)雜的分布。
如何來找到更接近的分布，這就是 GAN 的貢獻(xiàn)了。先給出 GAN 的公式：
這個(gè)式子的好處在于，固定 G，max V(G,D) 就表示 PG 和 Pdata 之間的差異，然后要找一個(gè)最好的 G，讓這個(gè)最大值最小，也就是兩個(gè)分布之間的差異最小。
表面上看這個(gè)的意思是，D 要讓這個(gè)式子盡可能的大，也就是對(duì)于 x 是真實(shí)分布中，D(x) 要接近與 1，對(duì)于 x 來自于生成的分布，D(x) 要接近于 0，然后 G 要讓式子盡可能的小，讓來自于生成分布中的 x，D(x) 盡可能的接近 1。
現(xiàn)在我們先固定 G，來求解最優(yōu)的 D：
對(duì)于一個(gè)給定的 x，得到最優(yōu)的 D 如上圖，范圍在 (0,1) 內(nèi)，把最優(yōu)的 D 帶入
可以得到：
JS divergence 是 KL divergence 的對(duì)稱平滑版本，表示了兩個(gè)分布之間的差異，這個(gè)推導(dǎo)就表明了上面所說的，固定 G。
表示兩個(gè)分布之間的差異，最小值是 -2log2，最大值為 0。
現(xiàn)在我們需要找個(gè) G，來最小化
觀察上式，當(dāng) PG(x)=Pdata(x) 時(shí)，G 是最優(yōu)的。
有了上面推導(dǎo)的基礎(chǔ)之后，我們就可以開始訓(xùn)練 GAN 了。結(jié)合我們開頭說的，兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)交替訓(xùn)練，我們可以在起初有一個(gè) G0 和 D0，先訓(xùn)練 D0 找到 ：
然后固定 D0 開始訓(xùn)練 G0， 訓(xùn)練的過程都可以使用 gradient descent，以此類推，訓(xùn)練 D1,G1,D2,G2,...
但是這里有個(gè)問題就是，你可能在 D0* 的位置取到了：
然后更新 G0 為 G1，可能
了，但是并不保證會(huì)出現(xiàn)一個(gè)新的點(diǎn) D1* 使得
這樣更新 G 就沒達(dá)到它原來應(yīng)該要的效果，如下圖所示：
避免上述情況的方法就是更新 G 的時(shí)候，不要更新 G 太多。
知道了網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練順序，我們還需要設(shè)定兩個(gè) loss function，一個(gè)是 D 的 loss，一個(gè)是 G 的 loss。下面是整個(gè) GAN 的訓(xùn)練具體步驟：
上述步驟在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中也是非常常見，易于理解。
但是上面 G 的 loss function 還是有一點(diǎn)小問題，下圖是兩個(gè)函數(shù)的圖像：
log(1-D(x)) 是我們計(jì)算時(shí) G 的 loss function，但是我們發(fā)現(xiàn)，在 D(x) 接近于 0 的時(shí)候，這個(gè)函數(shù)十分平滑，梯度非常的小。這就會(huì)導(dǎo)致，在訓(xùn)練的初期，G 想要騙過 D，變化十分的緩慢，而上面的函數(shù)，趨勢(shì)和下面的是一樣的，都是遞減的。但是它的優(yōu)勢(shì)是在 D(x) 接近 0 的時(shí)候，梯度很大，有利于訓(xùn)練，在 D(x) 越來越大之后，梯度減小，這也很符合實(shí)際，在初期應(yīng)該訓(xùn)練速度更快，到后期速度減慢。
所以我們把 G 的 loss function 修改為
這樣可以提高訓(xùn)練的速度。
還有一個(gè)問題，在其他 paper 中提出，就是經(jīng)過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過許多次訓(xùn)練，loss 一直都是平的，也就是
JS divergence 一直都是 log2，PG 和 Pdata 完全沒有交集，但是實(shí)際上兩個(gè)分布是有交集的，造成這個(gè)的原因是因?yàn)椋覀儫o法真正計(jì)算期望和積分，只能使用 sample 的方法，如果訓(xùn)練的過擬合了，D 還是能夠完全把兩部分的點(diǎn)分開，如下圖：
對(duì)于這個(gè)問題，我們是否應(yīng)該讓 D 變得弱一點(diǎn)，減弱它的分類能力，但是從理論上講，為了讓它能夠有效的區(qū)分真假圖片，我們又希望它能夠 powerful，所以這里就產(chǎn)生了矛盾。
還有可能的原因是，雖然兩個(gè)分布都是高維的，但是兩個(gè)分布都十分的窄，可能交集相當(dāng)小，這樣也會(huì)導(dǎo)致 JS divergence 算出來 =log2，約等于沒有交集。
解決的一些方法，有添加噪聲，讓兩個(gè)分布變得更寬，可能可以增大它們的交集，這樣 JS divergence 就可以計(jì)算，但是隨著時(shí)間變化，噪聲需要逐漸變小。
還有一個(gè)問題叫 Mode Collapse，如下圖：
這個(gè)圖的意思是，data 的分布是一個(gè)雙峰的，但是學(xué)習(xí)到的生成分布卻只有單峰，我們可以看到模型學(xué)到的數(shù)據(jù)，但是卻不知道它沒有學(xué)到的分布。
造成這個(gè)情況的原因是，KL divergence 里的兩個(gè)分布寫反了
這個(gè)圖很清楚的顯示了，如果是第一個(gè) KL divergence 的寫法，為了防止出現(xiàn)無窮大，所以有 Pdata 出現(xiàn)的地方都必須要有 PG 覆蓋，就不會(huì)出現(xiàn) Mode Collapse。
這是對(duì) GAN 入門學(xué)習(xí)做的一些筆記和理解，后來太懶了，不想打公式了，主要是參考了李宏毅老師的視頻：
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