GAN的训练过程是什么？_Python

2条回答

2楼 · 2021-08-13 14:07

GAN是通过训练两个神经来实现生成模型，其中两个模型分别是生成器模型和判别器模型。在训练过程中，判别器将尽可能提高识别真数据和假数据的能力，而生成器将尽可能生成真的数据；判别器使用真实数据和假数据一起来进行训练来更新权值，而生成器只能使用完整模型（冻结的判别器，输入假的数据，但标记为真）通过判别器的误差来反馈到前面实现权值更新。

前面的这些话中，透露出来这样的一个信息，生成器的权值更新是完全有判别器来决定的。那么如果是这样的话，如果判别器判别能力强，这样输入假数据（带真标签）就会形成比较大的误差，这样生成器就能有较大的权值更新；而如果是判别器判别能力弱（也可能是已经能够生成了真实数据），那么此时生成器的权值更新也不会很大了。

本身GAN的训练过程，应该是一个minimax过程，其中判别器将最小化判别真假数据过程中的误差，而生成器会最大化判别器判断出错的概率。

回答: 2021-12-14 15:43

随着训练的过程，D的分辨能力会得到提高，而这又会迫使G生成更加逼真的样本，最后理想情况下，生成的虚假样本和真实样本基本上完全一致，D对任意样本判断其属于真实样本的概率都是0.5，等同于随机猜。GAN的一文中对这一过程给出了示意图：

超甜的布丁

3楼 · 2021-12-10 10:18

还有一个比喻经常用来形容GAN，假币制造者（生成器）和试图逮捕他的侦探（判别器）——假钞看起来越真实，就需要越好的侦探才能辨别出他们，反之亦然。

用更专业的术语来说，生成器的目标是生成能最大程度有效捕捉训练集特征的样本，以至于生成出的样本与训练数据别无二致。生成器可以看作一个反向的对象识别模型——对象识别算法学习图像中的模式，以期能够识别图像的内容。生成器不是去识别这些模式，而是要学会从头开始学习创建它们，实际上，生成器的输入通常不过是一个随机数向量。

生成器通过从判别器的分类结果中接收反馈来不断学习。判别器的目标是判断一个特定的样本是真的（来自训练集）还是假的（由生成器生成）。因此，每当判别器“上当受骗”将假的图像错判为真实图像时，生成器就会知道自己做得很好：相反，每当判别器正确地将生成器生成的假图像辨别出来时，生成器就会收到需要继续改进的反馈。

判别器也会不断地改善，像其他分类器一样，它会从预测标签与真实标签（真或假）之间的偏差中学习。所以随着生成器能更好地生成更逼真的数据，判别器也能更好地辨别真假数据，两个网络都在同时不断地改进着。

表1.1 生成器和判别器的关键信息

	生成器	判别器
输入	一个随机数向量	判别器的输入有两个来源：来自训练集的真实样本和来自生成器的伪样本
输出	尽可能令人信服的伪样本	预测输入样本是真实的概率
目标	生成与训练集中数据别无二致的伪数据	区分来自生成器的伪样本和来自训练集的真实样本

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