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文章目录
一 Gan是随机数据用全连接对抗生成新数据2015
二 DCGan是随机数据用卷积网络生成新数据2016
三 CGan条件gan用给定的语义z +条件y向量（假设语义信息是‘1’）用卷积网络生成新数据condition
四 Wasserstein GAN （WGAN）针对gan分析解决训练和崩溃问题（可以是fn或cnn）
五 Super-ResolutionGan超分辨率图像
六 CycleGan 输入图像无需配对
七 pix2pix Gan 输入图像最好配对（图像增强，去马赛克）
意义：造出新的类似但不是原样本的数据（风格变换、白天变黑夜）
关键点：分类能力提高，生成能力提高，博弈，直到纳什均衡
1 G1不变训练D1）：
第一代v1-G随机生成高斯噪声的图像，训练第一代v1-D 直到识别出真假（二分类器交叉熵，训练loss逼近标签真值01或10）
2 D1不变训练G2）：
训练v2-G生成器训练使生成的更接近真的，从而使v1-D无法分别（即无法输出接近01真假标签，而是0.5左右无法判断的标签）
- （G2不变训练D2）：训练D2分类G2，直到识别G2，提高分类能力
价值函数合并：交替固定（先固定G提升D）
训练G的时候关注后者损失，训练D的时候两者都要看
先提升D能力，maxD优化梯度上升优化D，后提升G，minG梯度下降优化G
损失函数分开分析：设伪造的是0，后者是提升G欺骗D的损失，minG梯度下降
1 训练图示过程（黑：真分布样本始终不变）
- 1、如a图，先训练D能分别真假（黑绿)，使D从a变到b，提高了分类能力
- 2、如c图，生成器绿色提高创作能力接近黑色，蓝色分别器判断误差较大（无法正确判断）
- 3、直到均衡，G相真的，D分别不出真假
难点：练不出均衡，直接练出原型
- 训练困难：收敛问题，很难达到纳什均衡点
- 模型崩溃：G造出了和真实样本一摸一样，失去了创造能力
一、GAN模型：全连接网络
二、DCGAN（2016年DeepConv卷积网路）
为gan训练提供了一个适合的网络结构；表明生成的特征具有向量的计算特性
unsurpervised represententation learning with Deep Convolutional Generative anversarial Networks Alec Radford
数据集LSUN，仅支持低分辨率图片，无法捕捉物体结构特性
白噪声z向量 可加减计算，z是VAE编码解码中间提取的语义向量（RME区别于受限玻尔兹曼机，一开始是hinton为了预训练卷积神经网络的）
三、CGAN（条件Gan）
一开始Gan都是随机数据
四、Wasserstein GAN （WGAN）针对gan分析过一篇论文，然后提出Wgan（可以是fn或cnn）
1 特点
- 1 判别器最后一层去掉sigmoid
- 2、loss中去掉llog
- 3、每次更新判别器的参数之后，把他们的绝对值截断到不超过一个固定常数C
- 4、不要基于动量的优化算法（momentum、Adam），推荐使用RMSProp，SGD
2 解决的问题：无法平衡，逼死生成器拿真实样本冒充
- 1、彻底解决了训练不稳定，不需要再小心平衡GD的训练程度
- 2、基本解决了collapse崩溃问题，使之干脆直接输出真实样本的问题
- 3、判别标准推土机距离：训练过程中终于有了一个像交叉熵、准确率这样的数值来指示训练的进程，这个数值越小代表GAN训练的越好。代表生成器产生的质量越高（以前看不到平衡过程）
- 4、以上好处–》导致不需要精心设计网络架构，最简单的多层全连接网络就可以做到
标准 js 散度 kl散度对称性不好，式2解决逼死G问题
推土机距离：Earth-Mover====》 wasserstein距离
结论，无崩溃
五、Super-Resolution GAN（G（低分辨率）–>生成高分辨率图片）Lsr损失函数
生成网络结构
判别网络的结构
3 损失函数
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