什么是gan网络_DAN网络
引言
GAN,全称GenerativeAdversarialNetworks,中文叫生成式对抗网络,了解GAN,私下我喜欢叫它为“内卷”网络,为啥这么说,我们先来看一个故事!!!
01
警察与小偷的故事
在宇宙的某个星球,某个地方有一个城市,这个城市是一个新兴城市,各种制度建设还不完善,所以城市的治安很混乱,很快,这个城市就出现了很多小偷。当然,现在这批小偷能力层次不齐,有的是盗窃高手,有的是一个毫无技术的小憨憨。
小偷盛行,市民投诉反馈,这个城市就开始整治治安,开展了一场打击犯罪的活动,警察开始巡逻,不久一批批学艺不精的小偷就被抓住了。
当然,警察也只能抓到学艺不精的小偷,因为此时的警察自身的能力也不强。此时治安水平不好说,但学艺不精的小偷被抓后,城市的小偷水平大幅度提高了。
这时,警务处长下令,继续训练破案技术,要把那些狡猾的小偷也抓住。慢慢的,职业惯犯以个个的落网了;此时的警察也能从人群中迅速排查出可疑任务,侦察能力提高了不少。
小偷们面对这种现象,心里开始明白:现在的警察水平大大提高,不能像以前一样鬼鬼祟祟的了,不然很容易被捉住。小偷们就开始“头悬梁锥刺股”的苦练技术。终于小偷们距离盗圣的目标又近了一步。这时候,警察们又很难捉到他们了。
警务处长特别生气,召开警员大会,号召严训警员。于是警员们夙兴夜寐的学习工作,终于苦心人天不负,警察们能力又变强了,很多小偷被捕。
道高一尺魔高一丈,警员勤奋,小偷刻苦,相互内卷。,最后达到纳什均衡,这个城市也就成就一批批“捕神”和“盗圣”
GAN就和故事种的警察和小偷一样相互内卷,相互对抗。
02
GAN的通俗理解
人脸检测、图像识别、语音识别,机器总是在现有的事物基础上,做出描述和判断。能不能创造这个世界不存在的东西,GAN就是为此而来。它包含三个部分—-生成、判别和对抗;其中生成器和判别器是重要的模块。
生成和判别指的是两个独立模块。其中生成器负责依据随机向量产生内容,这些内容可以是图片、文字,也可以是音乐,具体什么取决于你想要创造什么;判别器负责判别接收的内容是否是真实的,通常他会给出一个概率,代表内容的真实度。两者使用什么网络,没有具体的规定,正常处理图片的CNN、常见的全连接都可以,只要能完成相应的功能就可以。
接下来就是对抗;对抗是指GAN的交替训练的过程,以图片生成为例子,先让生成器生成一些假图片和真图片,一起交给判别器判别,让它学习区分两者,给真的高分,给假的低分,当判别器能够熟练判断现有的数据后,再让生成器以从判别器处获得高分为目标,不断生成更好的假图片,直到能骗过判别器,重复这一过程,直到判别器对任何图片的预测概率都接近0.5,也就是无法判别图片的真假,就可以停止训练了。
生成器与判别器就像上文提到的警察与小偷一样,既是对抗,又更像是朋友,最初都是技术不精的无名之辈,随着不断的切磋、内卷、升级,最后共同成长,成为了捕神和盗圣。
我们训练一个GAN的最终目标就是获得一个足够好的生成器,也就生成一个足够已经乱真的内容,能完成类似功能的还有玻尔兹曼机、变分自编码器等,这些都被成为生成模型。
03
GAN的总结
(1)生成器与判别器
- 生成器(Generator):通过机器生成数据(这些内容可以是图片、文字,也可以是音乐),目的是“骗过”判别器
- 判别器(Discriminator):判断这写内容是真实的还是机器生成的,目的是找出生成器做的“假数据”
(2)训练步骤
Step1:固定判别器,训练生成器;
Step2:固定生成器,训练判别器;
Step2:纳什均衡。
(3)样本图片生成过程
Step1:生成器输入随机噪声图A;
Step2:生成器卷积神经网络提取轮毂缺陷边缘特征,生成样本图;
Step3:判别器判别真实样本与生成样本,若辨别概率均为0.5,则输出样本,否之继续训练
Step4:样本库扩充。
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