生成对抗网络 GAN
生成对抗网络的目标在于生成,我们传统的网络结构往往都是判别模型,即判断一个样本的真实性。而生成模型能够根据所提供的样本生成类似的新样本,注意这些样本是由计算机学习而来的。
GAN一般由两个网络组成,生成模型网络,判别模型网络。
生成模型 G 捕捉样本数据的分布,用服从某一分布(均匀分布,高斯分布等)的噪声 z 生成一个类似真实训练数据的样本,追求效果是越像真实样本越好;判别模型 D 是一个二分类器,估计一个样本来自于训练数据(而非生成数据)的概率,如果样本来自于真实的训练数据,D 输出大概率,否则,D 输出小概率。
举个例子:生成网络 G 好比假币制造团伙,专门制造假币,判别网络 D 好比警察,专门检测使用的货币是真币还是假币,G 的目标是想方设法生成和真币一样的货币,使得 D 判别不出来,D 的目标是想方设法检测出来 G 生成的假币。
传统的判别网络:
生成对抗网络:
在训练的过程中固定一方,更新另一方的网络权重,交替迭代,在这个过程中,双方都极力优化自己的网络,从而形成竞争对抗,直到双方达到一个动态的平衡(纳什均衡),此时生成模型 G 恢复了训练数据的分布(造出了和真实数据一模一样的样本),判别模型再也判别不出来结果,准确率为 50%。