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一周论文 | GAN(Generative Adversarial Nets)研究进展

[日期:2017-01-08] 来源:机器之心   作者: [字体: ]

Model

1、Unsupervised learning

首先我们从generative model说起。generative model的目的是找到一个函数可以最大的近似数据的真实分布。如果我们用 f(X; ??) 来表示这样一个函数,那么找到一个使生成的数据最像真实数据的 ?? 就是一个maximum likelihood estimation的过程。问题在于,当数据的分布比较复杂时,我们需要的 f 也会变复杂。现在我们有深度网络结构可以表达这样一个复杂的函数(deep generative model),但是训练过程成为了关键。基于sampling的训练过程显然不是很高效的。因此,如何设计模型以便利用backpropagation来训练网络成为了一个重要的目标。当前两个比较突出的模型实现的就是这个目的,一个是variational autoencoder(VAE),另一个就是这篇文章的主题generative adversarial nets。

这篇文章会从基本的GAN模型讲起,重点讨论模型公式背后的原理。之后会讨论几篇GAN的扩展工作,希望能够扩展一下大家的思路,也可以加深对GAN模型的理解。下面的关系图大致描述了这些模型之间的继承关系。我们会按照图中的关系一个一个展开。

2、GAN

首先是最经典的GAN模型。由Ian Goodfellow和Bengio等在2014年提出。为了简明扼要,我们直接看图说话。

图中上半部分是GAN模型的基本架构。我们先从一个简单的分布中采样一个噪声信号 z(实际中可以采用[0, 1]的均匀分布或者是标准正态分布),然后经过一个生成函数后映射为我们想要的数据分布 Xg (z 和 X 都是向量)。生成的数据和真实数据都会输入一个识别网络 D。识别网络通过判别输出一个标量,表示数据来自真实数据的概率。在实现上,G 和 D 都是可微分函数,都可以用多层神经网络实现。因此上面的整个模型的参数就可以利用backpropagation来训练得到。

图中的下半部分是模型训练中的目标函数。仔细看可以发现这个公式很像cross entropy,注意D是 P(Xdata) 的近似。对于 D 而言要尽量使公式最大化(识别能力强),而对于 G 又想使之最小(生成的数据接近实际数据)。整个训练是一个迭代过程,但是在迭代中,对 D 的优化又是内循环。所以每次迭代,D 先训练 k次,G 训练一次。

GAN模型最大的优势就是训练简单,但是也有缺点比如训练的稳定性。有趣的是,在这篇文章future work部分,作者提出了5个可能扩展的方向,而现在回过头来看,后续的很多工作真的就是在照着这几个思路填坑。比如第一个conditional generative model就是后面要讲的conditional GAN的思路,而最后一个determing better distribution to sample z from during training则是后面InfoGAN的思路。

下面是来自twitter[9] 的一幅图,很好的总结了各种衍生模型的结构。

2.1 DCGAN

上面Ian J. Goodfellow等人的文章提出了GAN的模型和训练框架,但是没有描述具体的实现,而DCGAN[2] 这篇文章讲的就是用deep convolutional network实现一个生成图片的GAN模型。这篇文章没有在基本模型上有所扩展,但是他描述了很多实现上细节,尤其是让GAN模型stable的方法。所以如果对于GAN的实现有兴趣,这篇文章也是必读。此外,最新NIPS2016也有最新的关于训练GAN模型的总结 [How to Train a GAN? Tips and tricks to make GANs work] (https://github.com/soumith/ganhacks“GAN tricks”)。

3、InfoGAN

在GAN模型中,生成模型的输入是一个连续的噪声信号,由于没有任何约束,即便我们得到一个有效的生成模型,z也不能被很好的解释。为了使输入包含可以解释,更有信息的意义,InfoGAN[7]的模型在z之外,又增加了一个输入c,称之为隐含输入(latent code),然后通过约束c与生成数据之间的关系,使得c里面可以包含某些语义特征(semantic feature),比如对MNIST数据,c可以是digit(0-9),倾斜度,笔画厚度等。具体做法是:首先我们确定需要表达几个特征以及这些特征的数据类型,比如是类别(categorical)还是连续数值,对每个特征我们用一个维度表示ci 。

接下来,利用互信息量来约束c。原理在于,如果 c 和生成的图像之间存在某种特定的对应(如果c是图像的某些特征,则有这样的函数存在),那么c和G(z,c)之间就应该有互信息量。如果是无约束的情况,比如z单独的每一个维度都跟和G(z)没有特定的关系,那么它们之间的互信息量应该接近0。所以加上这个约束之后,要优化的目标函数就变成了

min max V(D,G) = V(D,G) - ?? I(c;G(z,c))

接下来就是如何处理 I(c; G)。由于 I(c;G(z,c)) 的计算需要 p(c|x),而我们并不知道真实的分布。这时候,我们需要用一个 Q(c|x) 来近似,很显然,Q可以用神经网络来实现。此外, 可以利用reparametrization(见附录)的技巧来简化网络。

在实际中,由于Q和D都是输入 x,而且识别网络D除了可以输出概率,也可以做特征提取,因此Q可以和D共享参数。在正常的D之后,额外加一层full connected layer,利用softmax等可以输出c。这也是图3(twitter图)中的结构。

4、 Conditional GAN

Conditional GAN的基本模型见图3(twitter图)。所谓conditional的意思就是,生成图片的模型变成了 P(X|z, c),而c是我们额外提供的信息。这里要注意conditional GAN和Info GAN的结构区别

(1)Info中c信息是需要网络去学习提取的特征,而这里是需要我们输入网络的信息。

(2)Info中c只输入生成网络,而这里需要同时输入生成和识别网络,以便让网络学习到它们之间的关联。

在Conditional GAN中,随着c的变换可以衍生出很多应用,比如输入可以是label,可以是分类。甚至是另外一个图片,比如可以做image to image的风格转换,也可以做分辨率提升super-resolution。这里我们以Text-to-Image[5] 为例,讲一下conditional GAN的一种建模方法。

同样,先上图:

模型的任务是给定一句文字描述,然后可以生成符合描述的图像。可以看到,网络的输入除了采样噪声z以外还有文字信息。整个任务分为两大部分:第一部分是要对文字进行编码(text encoding),这部分并不是Conditonal GAN模型的一部分,可以使用RNN或者char-CNN等。文中用的是deep convolutional and recurrent text encoder[4] ,感兴趣可以去看这篇文章[4]。

在模型中,文字信息同时输入 G 和 D 是关键所在,这样网络才能够将文字和图片关联起来。其次,在训练中,原GAN中 D 只需要判断两种数据:real/fake的图片。而这里,D 需要判断(输入)三种数据{real image, right text},{real image, wrong text}以及{fake image, right text}。

5、 StackGAN

StackGAN[8] 模型本质就是是Conditional GAN,只不过它使用了两层conditional GAN模型,第一层模型 P(X1|z, c) 利用输入的文字信息c生成一个较低分辨率的图片。之后第二层模型 P(X|c,,X1) 基于第一层生成的图片以及文字信息生成更加优化的图片。文中给出的实验效果非常的惊人,可以生成256x256的非常真实的图片。这里不再重复细节。下图为简化的StackGAN模型。

Reference

1、Goodfellow, Ian, et al. “Generative adversarial nets.” Advances in Neural Information Processing Systems. 2014.

2、Radford, Alec, Luke Metz, and Soumith Chintala. “Unsupervised representation learning with deep convolutional generative adversarial networks.” arXiv preprint arXiv:1511.06434 (2015).

3、Reed, Scott, et al. “Generative adversarial text to image synthesis.” arXiv preprint arXiv:1605.05396 (2016).

4、Reed, Scott, et al. “Learning Deep Representations of Fine-Grained Visual Deions.” arXiv preprint arXiv:1605.05395 (2016).

5、Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network

6、Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks

7、Chen, Xi, et al. “Infogan: Interpretable representation learning by information maximizing generative adversarial nets.” Advances in Neural Information Processing Systems. 2016.

8、Zhang, Han, et al. “StackGAN: Text to Photo-realistic Image Synthesis with Stacked Generative Adversarial Networks.” arXiv preprint arXiv:1612.03242 (2016).

9、https://twitter.com/ch402/status/793535193835417601

Appendix

看了几篇关于GAN的文章,发现有几个建模的小trick

1、在生成模型中,之所以可以从一个简单的分布采样,然后通过一个网络(参数需要学习)去近似数据的分布 背后的原理是

Any distribution in d dim can be generated by taking a set of d normal distribution variables. mapping through a sufficiently complicated function. So provided powerful function approximators, we can simply learn a function mapping independent norm distribution z to whatever X.

2、在模型中,如果目标函数中某个条件概率无法直接得到,那么可以学习一个网络Q去近似。利用KL divergence D{KL}[P||Q] = H(P,Q) - H(P) 以及

D{KL} >= 0 可以推出一个更易优化的上/下界。

3、reparametrization trick 举个例子,比如模型中用一个网络 Q(z|x) 来近似真实的 P(z|x),我们常用正态分布来建模Q,即

N(μ, ??)(这里 μ 和 ?? 都是带参数的网络,通过学习得到)。当采样的 x 通过 Q 后就可以得到z。但是由于这一步是随机过程,backpropagation就会中断。这个时候我们就可以利用 N(μ, ??) = N(0, I) ? ?? + μ 将随机过程转移到输入端。先从标准正态分布采样 z0,此时网络 Q 并不直接输出z,而是输出两个参数μ 和 ??,之后在通过 z=z0 ? ?? + μ 得到z。由于中间节点变成了常规运算,因此backpropagation可以正常传回输入端。

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