GAN笔记_李弘毅教程(五)General Framework

本文主要是介绍GAN笔记_李弘毅教程(五)General Framework，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！

这个章节主要讲的是不同的divergence对GAN的影响

f-divergence都可以放到GAN架构中。
f是凸函数并且f（1）=0
当p=q时，divergence为0,0是最小值。

代入不同的$f(x)$,即有不同的KL。

每一个$f(x)$都有一个$f^{\ast }$,凸共轭。
有两种方法，分别为穷举法和画图法
穷举法：
穷举x，看当x等于多少时，能使$f^{\ast }$最大。
当$t_1$时，$x_1$最大，就选$x_1$；
当$t_2$时，$x_3$最大，就选$x_3$

画图法，红线即为$f^{\ast }$

$f^{\ast }$也一定是凸函数。
当$f(x)=x\log x$时,把不同的x代进去，以t为未知数会有不同的直线。这时的红线就是exp函数

具体证明如下

这和GAN有啥联系？输入哪一个x，使t最大？

用概率分布p对D（x）取值

可以用的f-divergence，把f(u)代进本章节刚开始的公式。

不同的f-divergence有什么用？
因为我们在训练GAN的过程中可能会碰到Mode Collapse。
比如二次元生成中，同一张人脸会出现几次，发色改变也算之内。

Mode Dropping
迭代不同次数，出现的也只是同一群。
比如下图，仅仅是皮肤的变换。

出现以上两种现象，可能是因为divergence选的不好。
选不同的divergence，最后Maximum likelihood的分布是不同的。
出现这种问题如果是因为divergence，那就可以换一个divergence，如果换后还有，说明是因为其他原因。
下图左图Mode Collapse出现模糊，右图Mode Dropping

所以用很多不同G，就可以产生不同的图片。避免Mode Collapse。

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