昇思25天学习打卡营第22天|GAN图像生成

news2024/9/23 19:28:24

今天是参加昇思25天学习打卡营的第22天，今天打卡的课程是“GAN图像生成”，这里做一个简单的分享。

1.简介

今天来学习“GAN图像生成”，这是一个基础的生成式模型。

生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks，GAN)是一种生成式机器学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。

最初，GAN由Ian J. Goodfellow于2014年发明，并在论文Generative Adversarial Nets中首次进行了描述，其主要由两个不同的模型共同组成——生成器(Generative Model)和判别器(Discriminative Model)：

生成器的任务是生成看起来像训练图像的“假”图像；
判别器需要判断从生成器输出的图像是真实的训练图像还是虚假的图像。

GAN通过设计生成模型和判别模型这两个模块，使其互相博弈学习产生了相当好的输出。

2.模型架构

模型原理

GAN模型的核心在于提出了通过对抗过程来估计生成模型这一全新框架。在这个框架中，将会同时训练两个模型——捕捉数据分布的生成模型 𝐺 和估计样本是否来自训练数据的判别模型 𝐷。

在训练过程中，生成器会不断尝试通过生成更好的假图像来骗过判别器，而判别器在这过程中也会逐步提升判别能力。这种博弈的平衡点是，当生成器生成的假图像和训练数据图像的分布完全一致时，判别器拥有50%的真假判断置信度。

用 𝑥 代表图像数据，用 𝐷(𝑥)表示判别器网络给出图像判定为真实图像的概率。在判别过程中，𝐷(𝑥) 需要处理作为二进制文件的大小为 1×28×28的图像数据。当 𝑥 来自训练数据时，𝐷(𝑥) 数值应该趋近于 1 ；而当 𝑥 来自生成器时，𝐷(𝑥)𝐷数值应该趋近于 00 。因此 𝐷(𝑥) 也可以被认为是传统的二分类器。

用 𝑧 代表标准正态分布中提取出的隐码(隐向量)，用 𝐺(𝑧)：表示将隐码(隐向量) 𝑧 映射到数据空间的生成器函数。函数 𝐺(𝑧) 的目标是将服从高斯分布的随机噪声 𝑧 通过生成网络变换为近似于真实分布 𝑝𝑑𝑎𝑡𝑎(𝑥) 的数据分布，我们希望找到 θ 使得 𝑝𝐺(𝑥;𝜃) 和𝑝𝑑𝑎𝑡𝑎(𝑥) 尽可能的接近，其中𝜃 代表网络参数。

𝐷(𝐺(𝑧))表示生成器 𝐺𝐺生成的假图像被判定为真实图像的概率，如Generative Adversarial Nets中所述，𝐷 和 𝐺 在进行一场博弈，𝐷 想要最大程度的正确分类真图像与假图像，也就是参数 log⁡𝐷(𝑥)；而 𝐺 试图欺骗 𝐷 来最小化假图像被识别到的概率，也就是参数log⁡(1−𝐷(𝐺(𝑧)))。因此GAN的损失函数为：
在这里插入图片描述
从理论上讲，此博弈游戏的平衡点是𝑝𝐺(𝑥;𝜃)=𝑝𝑑𝑎𝑡𝑎(𝑥)，此时判别器会随机猜测输入是真图像还是假图像。下面我们简要说明生成器和判别器的博弈过程：

在训练刚开始的时候，生成器和判别器的质量都比较差，生成器会随机生成一个数据分布。
判别器通过求取梯度和损失函数对网络进行优化，将靠近真实数据分布的数据判定为1，将靠近生成器生成出来数据分布的数据判定为0。
生成器通过优化，生成出更加贴近真实数据分布的数据。
生成器所生成的数据和真实数据达到相同的分布，此时判别器的输出为1/2。

核心代码

生成器代码：

from mindspore import nn
import mindspore.ops as ops

img_size = 28  # 训练图像长（宽）

class Generator(nn.Cell):
    def __init__(self, latent_size, auto_prefix=True):
        super(Generator, self).__init__(auto_prefix=auto_prefix)
        self.model = nn.SequentialCell()
        # [N, 100] -> [N, 128]
        # 输入一个100维的0～1之间的高斯分布，然后通过第一层线性变换将其映射到256维
        self.model.append(nn.Dense(latent_size, 128))
        self.model.append(nn.ReLU())
        # [N, 128] -> [N, 256]
        self.model.append(nn.Dense(128, 256))
        self.model.append(nn.BatchNorm1d(256))
        self.model.append(nn.ReLU())
        # [N, 256] -> [N, 512]
        self.model.append(nn.Dense(256, 512))
        self.model.append(nn.BatchNorm1d(512))
        self.model.append(nn.ReLU())
        # [N, 512] -> [N, 1024]
        self.model.append(nn.Dense(512, 1024))
        self.model.append(nn.BatchNorm1d(1024))
        self.model.append(nn.ReLU())
        # [N, 1024] -> [N, 784]
        # 经过线性变换将其变成784维
        self.model.append(nn.Dense(1024, img_size * img_size))
        # 经过Tanh激活函数是希望生成的假的图片数据分布能够在-1～1之间
        self.model.append(nn.Tanh())

    def construct(self, x):
        img = self.model(x)
        return ops.reshape(img, (-1, 1, 28, 28))

net_g = Generator(latent_size)
net_g.update_parameters_name('generator')

判别器代码：

# 判别器
class Discriminator(nn.Cell):
    def __init__(self, auto_prefix=True):
        super().__init__(auto_prefix=auto_prefix)
        self.model = nn.SequentialCell()
        # [N, 784] -> [N, 512]
        self.model.append(nn.Dense(img_size * img_size, 512))  # 输入特征数为784，输出为512
        self.model.append(nn.LeakyReLU())  # 默认斜率为0.2的非线性映射激活函数
        # [N, 512] -> [N, 256]
        self.model.append(nn.Dense(512, 256))  # 进行一个线性映射
        self.model.append(nn.LeakyReLU())
        # [N, 256] -> [N, 1]
        self.model.append(nn.Dense(256, 1))
        self.model.append(nn.Sigmoid())  # 二分类激活函数，将实数映射到[0,1]

    def construct(self, x):
        x_flat = ops.reshape(x, (-1, img_size * img_size))
        return self.model(x_flat)

net_d = Discriminator()
net_d.update_parameters_name('discriminator')

损失函数和优化器

lr = 0.0002  # 学习率

# 损失函数
adversarial_loss = nn.BCELoss(reduction='mean')

# 优化器
optimizer_d = nn.Adam(net_d.trainable_params(), learning_rate=lr, beta1=0.5, beta2=0.999)
optimizer_g = nn.Adam(net_g.trainable_params(), learning_rate=lr, beta1=0.5, beta2=0.999)
optimizer_g.update_parameters_name('optim_g')
optimizer_d.update_parameters_name('optim_d')

3.小结

今天学了GAN用于图像生成的基本理论和编码方法。GAN模型由生成器(Generative Model)和判别器(Discriminative Model)构成两个相互对抗的模型。生成器负责生成图像进行，判别器用于判定图像真假，通过对抗的模式使得真假判定的结果接近1:1,进而完成训练。这样训练好的生成器即可用于图形生成。这里面着重要掌握对抗网络损失函数的意义，这是的对抗网络能够输出最正确结果的要点。

以上是第22天的学习内容，附上今日打卡记录：
在这里插入图片描述