GAN:GAN论文学习

 论文:https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf

发表:2014 

一、GAN简介:Generative Adversarial Network
GAN是由Ian Goodfellow于2014年提出,GAN:全名叫做生成对抗网络。GAN的目的就是无中生有,以假乱真。

GAN由两部分构成:生成器G + 判别器D

生成器:将随机输入的高斯噪声映射成图像(“假图”)

判别器:判断输入图像是否来自生成器的概率,即判断输入图像是否为假图的概率。

二、GAN与CNN训练过程的区别

CNN的训练:定义好特定的损失函数,然后利用梯度下降优化参数,尽可能用局部最优解去逼近全局最优解。

GAN的训练:动态的过程,是生成器G 与判别器D 之间的相互博弈过程。通俗点讲,即要使得生成器G 生成的所谓的"假图"骗过判别器D ,那么最优状态就是生成器G 生成的所谓的"假图"在判别器D 的判别结果为0.5,不知道到底是真图还是假图。

三、GAN的公式推导

通俗理解GAN(一):把GAN给你讲得明明白白 - 知乎

G 代表生成器,

D 代表判别器,

x 代表真实数据,

p_data代表真实数据概率密度分布,

z代表了随机输入数据,该数据是随机高斯噪声。


 

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