生成对抗网络（GAN）详解，应用及原理

1.GAN的介绍

Generative Adversarial Network简称GAN网络，是一种通过训练，使判别器（Generator）和生成器（Discriminator）达到一种平衡状态。

下面通过具体的网络结构，介绍GAN网络的训练过程。

生成对抗网络（GAN）详解，应用及原理

如图所示为一个基因补全的一个GAN网络，输入为有缺失的基因，通过Generator生成完整的基因序列；然后，Discriminator将真实的完整基因序列和Generator生成的完整基因序列进行区分。在训练的过程中，Generator的目的是生成尽可能真实完整的基因序列，去“欺骗”Discriminator；而Discriminator的目的是区分真实的完整基因序列和生成器生成的完整序列。最终Generator和Discriminator达到一个稳定的“博弈”的过程。

为达到上述目的，在训练时，相当于训练两个神经网络，第一个神经网络由Generator和Discriminator构成。网络的输入只有缺失的基因数据，输出为Discriminator判断的结果（是否是真实完成基因数据）。首先将输入的缺失基因序列通过Generator，得到完整的基因序列；然后输入到Discriminator，由于Generator的目的是“欺骗”Discriminator，所以给Generator生成的完整基因赋予真实标签（1），利用真实标签去训练Discriminator。在训练时，需要固定Discriminator的参数，只更新Generator的参数，

第二个神经网络只由Discriminator构成，网络的输入为真实完整基因序列和Generator生成的完整基因序列。训练Discriminator相当于训练一个二分类的神经网络，将真实完整基因序列赋予真实标签（1），Generator生成的完整基因序列赋予假标签（0），利用这些标签训练Discriminator，将真实完整基因序列与Generator生成的基因序列加以区分。

将两个网络分别轮流训练。

对于一个训练好的GAN网络，使用时只需要使用Generator，对于给定的缺失基因数据，输入Generator，得到完整的基因序列结果。对于其他任务，如图像修复、图像去噪、图像超分辨率等按照同样的GAN网络结构，可以实现。对于图像修复，缺失图像相当于缺失的基因序列，完整图像相当于真实完整基因序列；对于图像去噪，噪声图像相当于缺失的基因序列，无噪声图像相当于真实完整基因序列；对于图像超分辨率，低分辨率图像相当于缺失的基因序列，高分辨率图像相当于真实完整基因序列。

2.原始GAN的问题

对于原始GAN网络，最大的问题是Generator和Discriminator很难找到它们的稳定“博弈”状态。见到那理解的话，由于训练Discriminator时其实相当于一个二分类的分类器，训练这样的一个分类任务很容易就能达到最佳，但是Generator生成完整基因序列很难达到，很难在Generator和Discriminator之间找到一个稳定的“博弈过程”。如果使用W-GAN可以有效避免GAN网络难以训练的问题。

具体的训练原始GAN网络的问题，数学原理请看https://www.cnblogs.com/Allen-rg/p/10305125.html。