GAN笔记_李弘毅教程()Basic Theory

2023-12-23 21:32

本文主要是介绍GAN笔记_李弘毅教程()Basic Theory,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

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这一章节主要讲的是GAN的一些基础知识

distribution在蓝色区域才能生成人脸,否则会很模糊。

那怎么找出这个distribution?
用最大似然估计,这里要有点相关基础。可见 https://www.jianshu.com/p/f1d3906e4a3e

这个过程相当于最小化KL散度。
以下这个过程有点像在凑KL散度的定义式,KL散度表征的是两个概率分布的差异,两者差异越小越好。
第六行后面被减的部分是自己加上去的。 P d a t a ( x ) {P_{data}}(x) Pdata(x)服从Gaussian分布,可以积分。
(为啥G输入的不是一个随机data?)

如何定义一个通用 P G {P_G} PG?不可能都定义成高斯。
把G化成一个network。让 P G {P_G} PG P d a t a {P_{data}} Pdata越接近越好——最小化KL散度。

如何计算出divergence?因为不知道 P G {P_G} PG P d a t a {P_{data}} Pdata的公式。
P G {P_G} PG P d a t a {P_{data}} Pdata中取样出来一些样本

怎么divergence?
通过D,写出一个目标函数。和二元分类有点像。

当很难区分蓝色星星和红色星星时,就无法再压低Loss。意味着它们已经很接近了,divergence很小。

(接下来一堆数学公式拉……)

当D为多少?目标函数越大?


把D代入右上角的式子里,最后一行分子和分母都同除以2,

并且提取出来:

得到:

坐标图表示,随着横坐标G的变化,选择不同的D会有不同的V。

替换 D i v ( P G , P d a t a ) Div({P_G},{P_{data}}) Div(PG,Pdata)

最大化 V ( G , D ) V(G,D) V(G,D)——在不同种G时,选择最大的V,即为最优。

最小化 max ⁡ D V ( G , D ) \mathop {\max }\limits_D V(G,D) DmaxV(G,D)——即在三个最大的点上选择最小的那个V。在这个例子中应该为 G 3 {G_{\rm{3}}} G3。纵坐标零点可以理解为 P d a t a {P_{data}} Pdata,V到横坐标的距离就是表示G生成的样本和真实样本的距离,该距离越小越好。

如何解这个min max问题?

为什么说上图可以解min max问题?
max ⁡ D V ( G , D ) \mathop {\max }\limits_D V(G,D) DmaxV(G,D)可以先看成 L ( G ) L(G) L(G),然后用梯度下降,更新G。

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