目录

1. GAN基础原理

1.1 生成器

1.2 判别器

1.3 整体架构

2. 损失函数 

3. DCGAN

3.1 问题 

3.2 解决

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1. GAN基础原理

        GAN（Generative Adversarial Nets）是一种深度神经网络架构。它由生成器和判别器组成，生成器学习真实样本（图像）分布（特征）从而让自身生成的图像更加真实。判别器对生成的样本来进行真假判别。

1.1 生成器

        想一想，生成器的作用是生成与真是图像接近的图像，达到以假乱真。那么其输出就是Fake Image(假图像),那么输入是啥呢？

        答案是一组噪音，噪音是随机生成的？当然和原图像是有联系的吧。

        那么生成器就在训练的过程中，得到一组参数，将噪声经过运算转换成真实的分布，产生以假乱真的图像。

1.2 判别器

        判别器的作用是判断图像是真的还是假的。

        想一想输入,是两种数据，真实的数据，生成器生成的假数据。

        输出就是一个二分类，判断数据真假。

        到最好的结果就是，判别器分不出假数据。

1.3 整体架构

        怎么让生成的数据与真实的数据接近？？想一想如果判别器越严格，生成器是否也会变得严格呢？？就是判别器特别强悍，但是生成的数据让判别器判断不出来真假，这样就到达了目标。只有D的效果好G的效果也会好，所以关键是判别器的构建。

2. 损失函数 

        其损失函数：

        它做的是去最大化D的区分度，最小化G和real的数据分布。

        判别器要做的是区分真假数据，将真数据判断成真（1），把假数据判断成假（0）。判别模型的损失函数： 

        

        其中是真实数据判别概率，是假数据判别概率，代入-log函数得到其损失，学过神经网络的都知道。

        生成器要做的是生成让判别器判断不出真假的数据，所以的它的损失函数和判别器有关：

        

        的概率越接近0，表示其生成的数据就越不好，代入log函数的值就越大，损失就越大。

        在迭代的过程中，生成器和判别器相互对抗，互为矛盾，提升效果，让损失函数收敛。

3. DCGAN

      

3.1 问题 

在GAN的传统构建中，发现了一些问题。其损失总是收敛于一点，生成的数据总是很相像。

在反向传播中，梯度增大，或者消失。

3.2 解决

着重这些问题，发展出了DCGAN，用卷积核来提取特征，并且不同于传统的卷积神经网络，其用卷积成代替池化层，达到压缩的作用。

而且在生成器中加入反卷积（由噪音-->图像），用stride上下采样。

       

        这是生成器的示意图：stride=2，3个反卷积核，由100维向量到64*64*3的图像，其第一步是reshape，然后反卷积，下采样，通道数不断减少。