生成對抗網絡技術研究

張曉亮

(北方工業大學 信息學院，北京 100144)

0 引言

由Goodfellow等[1]提出的生成對抗網絡(Generative Adversarial Network，GAN)是機器學習中的一個新概念，是近年來人工智能領域最重要的研究方向之一，出色的數據生成能力使其一經提出便受到了廣泛的關注。機器學習算法通常根據數據集是否被標注分為有監督學習和無監督學習兩類。有監督學習很難自動的收集和注釋標記，因此無監督學習越來越受到研究人員的關注[2]。

生成對抗網絡是無監督式學習的一種生成模型，其由一個生成網絡與一個判別網絡組成。兩個神經網絡通過相互博弈的方式進行學習。在博弈過程中通過不斷的優化迭代，最后達到一種最優狀態，即納什平衡狀態。

1 生成對抗網絡的簡介

1.1 生成對抗網絡的原理和框架

生成對抗網絡的基礎原理來源于博弈論中的雙人零和博弈理論，該理論是指參與博弈的雙方屬于一種相互競爭的關系，在嚴格競爭的條件下，一方的收益必然意味著另一方的損失，博弈各方的收益和損失相加總和永遠為零。在這里，博弈的雙方就對應著生成對抗網絡的兩大重要組成部分，即生成器G和辨別器D。生成器G的目標是通過產生虛假的樣本分布來欺騙辨別器D，其訓練過程就是最大化辨別器D犯錯誤的概率；而辨別器D的目標是辨別輸入樣本是來自于真實樣本空間還是來自生成器G產生的虛假輸出，并給出一個輸入樣本是否為真實樣本的概率。接近0的概率值表明樣本是假樣本，而接近1的概率值表明樣本來自真實的樣本空間。接近0.5的概率值表示鑒別器無法區分出假樣本和真實樣本，從而說明生成器和辨別器的博弈達到納什均衡狀態，產生了最佳的解決方案[3-6]。

GAN的模型結構，如圖1所示。生成器G用潛在空間中隨機取樣得到的噪聲變量z作為輸入來產生虛假樣本G(z)，將該虛假樣本與真實的圖像樣本一起輸入辨別器D。辨別器D的作用是用于確定給定圖像是否屬于真實分布，它接收輸入圖像x并產生輸出D(x)，表示x屬于真實分布的概率。若輸出為1，則表示是真實圖像分布；若輸出為0，則表示是虛假圖像分布。

圖1 GAN的模型結構

其中，GAN的目標函數如公式(1)所示

(1)

式中，D和G分別代表辨別器和生成器，G(z)是由生成器G產生的輸出，D(G(z))是辨別器判定生成器生成樣本為假的概率，Pdata(x)代表真實數據的分布，Pz(z)代表生成數據的分布。

GAN模型的訓練過程可以分為3部分。首先，固定生成器G不變并優化辨別器D，以最大限度地提高D的識別精度，使其盡可能多的區分真實樣本和生成樣本。其次，固定辨別器D不變并優化生成器G，使G盡可能減小生成樣本與真實樣本之間的差距，從而使辨別器判別錯誤，無法區分真實樣本與生成樣本。最后，交替進行前兩個過程，當且僅當Pdata=Pg時，才能實現全局最優解決方案，即D(G(z))=0.5，說明D隨機猜測樣本是真是假，無法判斷樣本是來自于生成器還是真實樣本空間，從而證明達到納什均衡狀態。在訓練過程中，為了先得到一個準確率高的辨別器，要先優化k次辨別器D的訓練參數以提高其辨別能力，再根據辨別器的反饋優化一次生成器G的訓練參數，進而提高生成器產生虛假樣本的能力。

1.2 生成對抗網絡存在的問題

GAN模型面臨的一項重要技術問題就是模式崩潰問題。該問題是指當生成器的輸出樣本只集中在單一類別的時候，就容易導致生成的樣本缺乏多樣性。因此如何提升生成樣本的多樣性仍然是一個亟待解決的問題。

訓練過程的不穩定也同樣是GAN模型的研究人員面臨的問題。訓練過程中如何達到納什均衡是一個難點和挑戰。

除此之外，GAN模型還存在梯度消失的問題。該問題普遍存在于神經網絡之中，具體表現在以梯度下降法和反向傳播訓練深度神經網絡的時候，前面隱藏層的學習速率遠低于后面隱藏層的學習速率，最終導致神經網絡不能很好地完成收斂。GAN模型在辨別器訓練的越好的時候，生成器梯度消失的越嚴重，即辨識度過高的辨別器會減少向生成器提供反饋從而延緩甚至遲滯其學習過程。

2 生成對抗網絡的衍生模型

針對上述提到的GAN模型存在的各種問題，研究人員提出了許多不同的改進方案，由此衍生出了許多GAN的變體，本節主要對一些重要的GAN模型變體進行討論。

2.1 CGAN

由于傳統GAN模型中生成器G的輸入是一個隨機的噪聲向量，因此容易造成訓練模式崩潰。為了更好地解決這個問題，有研究人員提出了基于條件的生成對抗網絡(Conditional GAN)，該網絡在生成器和辨別器中都引入了條件變量。通過這種方式來給模型增加額外的條件，進而影響數據生成的過程，使得生成網絡能夠生成特定方向的樣本，避免GAN模型的生成過程過于自由。

2.2 DCGAN

卷積神經網絡(CNN)是監督學習領域一個重要的網絡模型且在圖像處理和算機視覺方面取得了令人矚目的成果。相關研究人員將卷積神經網絡與生成對抗網絡相結合提出了DCGAN模型。該模型將卷積神經網絡引入到生成式模型中來做無監督的訓練，利用卷積網絡強大的特征提取能力來提高生成網絡的學習效果。同時，該模型還提出了一個重要的架構變化來解決訓練不穩定，模式崩潰和內部協變量轉換等問題。

2.3 WGAN

為了解決GAN模型訓練過程不穩定和模式崩塌的問題，有專家提出了WGAN模型。該模型不僅使用EM距離替代JS散度來評估真實數據和生成數據之間的分布距離，還用基于利普希茨約束的批判函數f來代替辨別器。

3 GAN的應用

GAN網絡具有強大的數據生成能力和靈活的框架，因此在圖像處理領域有廣泛的應用。此外，GAN模型還廣泛適用于醫學影像合成、信息隱藏、目標檢測等領域。本節將介紹GAN模型在不同應用場景下的一些實例。

3.1 高分辨率圖像的生成

當前，GAN模型最成功的應用就是在計算機視覺領域，最有力的代表就是高分辨率圖像的生成。有專家提出了超分辨率生成對抗網絡(Super-Resolution GAN)來提高生成圖像的質量和清晰度。他們用VGG網絡作為辨別器，用殘差網絡作為生成器，并采用低分辨率圖像作為輸入。實驗結果表明，SRGAN能將其重構成高分辨率圖像并能得到豐富的紋理細節。

Wang等[7]將SRGAN模型進行改進，提出了增強型的超分辨率生成對抗網絡ESRGAN。該模型對SRGAN網絡體系結構的3個關鍵組成部分：網絡架構、對抗損失和感知損失進行了改進。基于這些改進提出的ESRGAN比SRGAN在生成圖片的紋理和細節上取得了更清晰，更逼真的視覺效果。

3.2 信息隱藏

信息隱藏是指將機密信息隱藏在公開的載體信息中，通過公共信道進行傳遞。將傳統隱寫方法與生成對抗網絡技術相結合，能很大程度上提高了信息的隱蔽性。有研究團隊提出了一種SGAN(steganographic GAN)模型，該模型在前述DCGAN模型的基礎上進行了改進。在原有的架構中加入了一個判別器網絡S對輸入給S的圖像進行隱寫分析。結果表明，SGAN可以在信息載體中嵌入更多由標準隱寫算法加密過的信息，從而成功繞過現有隱寫分析技術的檢測。

3.3 醫學領域

GAN模型在醫學影像學和臨床診斷方面也發揮了很大的作用。何俊等[8]提出了一種基于CGAN的帶有多尺度辨別器的生成對抗網絡前列腺分割算法，該算法能夠對前列腺MRI圖像進行分割以滿足臨床實踐的需求，試驗結果表明該算法的準確率和魯棒性較高。

Ghassemi等[9]提出了一種使用深度卷積神經網絡對MRI腦腫瘤進行分類的新方法。該方法使用DCGAN模型對腦腫瘤進行分類，與現有方法相比取得了較高的準確率。

4 結語

作為一類強大的生成模型，GAN自提出以來就受到了外界的廣泛關注。目前，各個領域對GAN的研究也在如火如荼地進行。同時，GAN模型的不足之處也在慢慢地展現出來。未來的研究方向應更多地針對上述提及的訓練過程不穩定、模式崩潰和梯度消失等問題。此外，鑒于各種各樣的GAN衍生模型層出不窮，目前學術界和工業界對各類GAN模型還沒有普遍的統一的定量評價指標。因此，如何客觀準確地對生成對抗網絡模型進行評價仍可作為一個新的研究方向。