河南省禹州市第一高级中学 河南 禹州 461670
摘要：生成对抗网络（Generative Adversarial Nets，简称GAN）是深度学习中的一个重要模型。本文首先从GAN中的两个模型-生成模型和判别模型出发，介绍了其概念以及区别，并讲述了其工作原理和大致训练过程，最后从数学表达式解析生成模型和判别模型的优化工作。
关键词：深度学习；生成对抗网络；机器学习；神经网络
1.引言
GAN（Generative Adversarial Networks）是深度学习领域中“生成对抗网络”的简称，是深度学习领域的一个重要模型，也是人工智能研究的一个重要工具。蓬勃发展的人工智能和近年来炙手可热的GAN之间有什么关系呢？
人工智能就是让机器具备观察和感知的能力，可以做到一定程度的理解和推理及获得自适应能力。如何让机器获得这些智能化能力呢？这种实现机器智能化的方法路径就是机器学习——即让机器模仿人类学习的过程，通过不断“学习”数据并总结规律，来做出智能的判断和决策行为。深度学习是机器学习的一种深度模式，是具有深层次神经网络结构的学习方式；GAN就是深度学习系统中非监督学习的一个重要方法，是一种探索神经网络概率空间的学习方法，是一种智能运算方法；它除了具有机器学习和深度学习的所有特点之外，还具有充分拟合数据、速度快、生成样本逼真等优点，它采用独特的生成模型（Generator）和判别模型（Discriminator）零和博弈的思维模式，通过一系列输入输出试验，最终取得理想效果[1]。
2.生成模型（Generator）和判别模型（Discriminator）
GAN中有两个模型，分别是生成模型（Generator）和判别模型（Discriminator），它们有各自的功能。
2.1生成模型和判别模型的相同点及区别
生成模型（Generator）和判别模型（Discriminator）同样是接受输入，然后有一个输出，可以用一串复杂的函数表达输入输出映射关系；但是它们两者之间的关系却是一个负责伪装现实（生成模型），一个负责识破真相（判别模型）。生成模型的功能就像是一个样本生成器，输入一串随机数，然后输出可以以假乱真的样本集。判别模型实际上是一个二分类器（如同0-1分类器），将样本的类别分为真假两类，真用1表示，假用0表示。
2.2生成模型和判别模型的概念
如图1所示，图中左侧存在上下两层数据集，上层是真实数据集，下层就是由生成网络制造出来的数据集。
生成模型（Generator）是一个深度学习系统中的神经网络模型，该神经网络是由大量彼此相连、概念化的人造神经元组成的，这些神经元彼此之间传递着数据，输入是一组数据集Z，通过神经网络的训练以及相应权重的不断调整，输出的是一个图像数据集x。
判别模型（Discriminator）就是图中右半部分的神经网络结构，它同样是一个深度学习系统中的神经网络模型，大量彼此相连、概念化的人造神经元之间传递着数据。输入数据集，通过神经网络的训练以及相应权重的不断调整，输出一个概率值。假如输入的是真样本(真实数据集)，判别模型（Discriminator）输出概率值就接近1；输入的是假样本（制造数据集），判别模型（Discriminator）输出概率值就接近0，可以通俗的理解为概率值大于0.5的是真，小于0.5的是假；或者概率值大于0.5的可以接受，小于0.5的不予接受——判别网络的目的是要判别出来，输入的数据集是来自真实样本集还是假样本集。而生成网络的目的却是制造出一系列不断改进的假样本，直到判别网络无法判断出是真样本还是假样本[2]。
2.3生成网络与判别网络在GAN中的工作原理
生成网络与判别网络的目的正好是相反的，GAN（Generative Adversarial Networks）中的生成“对抗”网络涵义也由此而来。设计者可以以追求以假乱真的样本为目的，通过不断调整改进生成网络，制造更逼真的样本，令判别网络能力不足以区分真假样本；也可以以追求提高判别网络能力为目的，不断调整改进判别网络能力，令其准确判别，明辨真伪；生成网络和判别网络共同提高，在此消彼长中共同提升。从输出的数值来解释，也就是当生成网络生成的假样本输入到判别网络之后，当判别网络难辨真假时，判别网络给出的数值接近0.5，达到了纳什平衡。
生成模型（Generator）和判别模型（Discriminator）的有机结合，形成了完美的生成对抗网络。
2.4生成模型与判别模型的训练/优化
那么，如何训练生成对抗网络的两个模型呢？生成模型与判别模型是独立的两个模型，需要单独交替迭代训练。
首先，对于生成网络模型来说，输入一组初始数据就会输出一个假样本集，这个输出的假样本集很容易被判别网络识别，那么设置其标签为0；同样的道理，就可以设置真样本集标签为1。
为了判别生成网络最终输出数据集的真伪程度，需要联合判别网络提供误差数值，这样一次次的交替训练才能达到训练生成网络的目的，所以对于生成网络的训练其实是对生成-判别网络串接的训练[3]。
其次，对于判别网络模型来说，输入真样本集（1）和假样本集（0），通过神经网络的训练以及相应权重的不断调整；输出一个概率值，利用误差调整参数通过交替训练输出理想的数值。
对于生成对抗网络的训练，是一个完美系统的有机结合。
3. GAN系统中各个模型的关系及工作原理
图2标识了GAN系统中各个模型的关系以及如何相互作用和相互联系。
对于假样本G(z)，我们希望假样本的标签是1，所以是D(G(z))越大越好，统一成1-D(G(z))的形式，那么为了形式的统一，表达为最小化1-D(G(z))。也就是说，输入随机数z，生成可以以假乱真的图片，使得判别网络判为1，即求D(G(z))最大值；公式表达为，求G取什么值时，V（D，G）取得最小值[4]。
那么，生成对抗网络关系就可以用以上总数学式表达，里面包含了判别模型的优化，包含了生成模型的以假乱真的优化，也就是这两个优化模型的最大最小目标函数了。
4. 总结
GAN（生成对抗网络）为深度学习系统中非监督学习提供了一个强有力的算法框架，而非监督学习是通往人工智能重要的一环。Facebook人工智能研究院的Yann LeCun形象的比喻说：如果人工智能是一块蛋糕，那么深度学习是蛋糕上的一粒樱桃，监督学习是外面的一层糖霜，非监督学习则是蛋糕胚。目前我们只知道如何制作糖霜和樱桃，却不知如何制作蛋糕胚。GAN来了，它为这个蛋糕胚的制作提供了一个强有力的解决方案[5]。
GAN可以用在特定人脸的图像生成上，例如戴着墨镜的人脸，戴口罩的人脸等等。还可用在图像语义分割上，通过引入对抗训练，得到更锐利的风格结果。在视频生成上，GAN可以通过过去的一些帧来预测未来的一些帧，从而捕捉到一些运动的信息。许多做人工智能研究的公司正在投入大量的精力来发展和推广GAN模型[4]
论文作者:董美雪
论文发表刊物:《科技新时代》2018年9期
论文发表时间:2018/11/16
标签：模型论文; 网络论文; 样本论文; 神经网络论文; 深度论文; 数据论文; 的是论文; 《科技新时代》2018年9期论文;