关于自然语言处理:深度学习进阶篇9对抗生成网络GANs综述代表变体模型训练策略GAN在计算机视觉应用和常见数据集介绍以及前沿问题解决

所谓生成模型，就是指能够形容成一个生成数据的模型，属于一种概率模型。维基百科上对其的定义是：在概率统计实践中, 生成模型 是指可能随机生成观测数据的模型，尤其是在给定某些隐含参数的条件下。它给观测值和标注数据序列指定一个联结概率分布。在机器学习中，生成模型能够用来间接对数据建模（例如依据某个变量的概率密度函数进行数据采样），也能够用来建设变量间的条件概率分布。条件概率分布能够由生成模型依据贝叶斯定理造成。艰深的说，通过这个模型咱们能够生成不蕴含在训练数据集中的新的数据。如 图 1 所示，比方咱们有很多马的图片通过生成模型学习这些马的图像，从中学习到马的样子，生成模型就能够生成看起来很实在的马的图像并却这个图像是不属于训练图像的。

图 1 生成模型解决流程图

而咱们常见的模型，个别属于判断模型。如 图 2 所示，判断模型能够简略的了解为分类。例如把一副图像分成猫或者狗或者其余，像 图 2 中咱们训练一个判断模型去分别是否是梵高的画，这个判断模型会对数据集中的画的特色进行提起和分类，从而辨别出哪个是梵高巨匠所作。

因而，生成模型与判断模型的区别在于：

生成模型的数据集是没有和判断模型相似的标签的（即标记信息，生成模型也是能够有标签的，生成模型能够依据标签去生成相应类别的图像）, 生成模型像是一种非监督学习，而判断模型是一种监督学习。
数学示意：

判断模型：p(y|x) 即给定观测 x 失去 y 的概率。

生成模型：p(x) 即观测 x 呈现的概率。如果有标签则示意为: p(x|y) 指定标签 y 生成 x 的概率。

图 2 判断模型解决流程图

而 GAN 模型的诞生，就是联合了生成模型的特点与判断模型的特点，通过动静反抗的形式进行训练，在同态均衡中寻找最优解。

GAN 的次要思维是反抗思维：反抗思维曾经胜利地利用于许多畛域，如机器学习、人工智能、计算机视觉和自然语言解决。最近 AlphaGo 击败世界顶尖人类玩家的事件引起了公众对人工智能的趣味。AlphaGo 的两头版本应用两个相互竞争的网络。对抗性示例是指与实在示例十分不同，但被十分自信地纳入实在类别的示例，或与实在示例略有不同，但被纳入错误类别的示例。这是最近一个十分热门的研究课题。

反抗式机器学习是一个极大极小问题。defender 构建了咱们想要正确工作的分类器，他在参数空间中搜寻，以找到尽可能升高分类器老本的参数。同时，攻击者正在搜寻模型的输出以使老本最大化。对抗性思维存在于对抗性网络、对抗性学习和对抗性示例中。

反抗思维的实践背景是博弈论。博弈论，又称为对策论（Game Theory）、赛局实践等，既是古代数学的一个新分支，也是运筹学的一个重要学科。博弈论次要钻研公式化了的激励构造间的相互作用，是钻研具备奋斗或竞争性质景象的数学实践和办法。博弈论思考游戏中的个体的预测行为和理论行为，并钻研它们的优化策略。生物学家应用博弈实践来了解和预测进化论的某些后果。（博弈论及其相干概念）

GAN 如其名，是一个生成与反抗并存的神经网络。个别一个 GAN 网络包含了一个生成器（Generator）和一个判断器（Discriminator）。生成器用来依据要求一直生成越来越靠近理论标签的数据，判断器用来一直辨别生成器的生成后果和理论标签的区别。例如对于图像超分辨率问题来说，个别神经网络应用损失函数从不同角度（例如像素、特色图等）监督生成图像与实在标签之间的区别，通过优化寻找损失函数的最小值所对应的模型参数。一个 GAN 网络模型则会通过生成器生成图像，再通过判断器动静的判断生成图像与实在图像的区别。如下图所示，为了具备对比性，左眼展现的是图像本来样子，右眼是通过 GAN 网络后的样子。很显著，GAN 网络将本来含糊的图像变得更加清晰，细节纹理体现的更加突出了。

图 4 用于图像超分的 GAN 模型成果示例

当然，GAN 网络也不仅仅用于图像超分工作中，图像转换，图像了解，图像填补等工作都能够应用 GAN。

和其余生成算法相比，GANs 的提出是为了克服其余生成算法的毛病。反抗式学习背地的根本思维是，生成器试图创立尽可能实在的示例来坑骗鉴别器。鉴别器试图辨别假例子和真例子。生成器和鉴别器都通过反抗式学习进行改良。这种对抗性的过程使 GANs 比其余生成算法具备显著的劣势。更具体地说，GANs 比其余生成算法具备以下劣势：

GANs 能够并行生成，这对于其余生成算法是不可能的
生成器的设计没有限度。
人们主观上认为 GANs 比其余办法能产生更好的例子。

下图是一个经典的 GAN 网络模型。咱们先来了解下 GAN 的两个模型要做什么。首先是判断模型，就是图中右半局部的网络，图中 Discriminator 局部就是上文到的判断模型，个别应用常见的神经网络构造如 VGG、ResNet 等作为构造主体。输出一副图像（如 $X_{real},X_{fake}$），输入一个概率值，用于判断虚实应用（概率值大于 0.5 为真，小于 0.5 为假），但虚实也不过是人们定义的概率而已。其次是生成模型(Generator 局部)，生成模型同样也是由经典网络模型为根底构建的，针对不同问题进行卷积层、池化层等的增删批改。Generator 的输出为一组随机数 Z，输入一个图像。从图中能够看到存在两个数据集，一个是实在数据集，另一个是假的数据集，这个数据集就是有生成网络造出来的数据集。依据这个图咱们再来了解一下 GAN 的指标：

判断网络的目标：能判断进去属于的一张图它是来自实在样本集还是假样本集。如果输出的是真样本，网络输入就靠近 1，输出的是假样本，网络输入靠近 0，这就达到了很好判断的目标。
生成网络的目标：生成网络是制作样本的，它的目标就是使得本人制作样本的能力尽可能强，可能达到判断网络没法判断该样本是真样本还是假样本。

GAN 网络次要由生成网络与甄别网络两个局部，隐变量 $ z $（通常为遵从高斯分布的随机噪声）通过 Generator 生成 $ X_{fake} $ , 判断器负责判断输出的 data 是生成的样本 $ X_{fake} $ 还是实在样本 $ X_{real} $。

图 5 GAN 模型构造示意图

loss 如下：

$$
{\min _G}{\max _D}V(D,G) = {\min _G}{\max _D}{E_{x \sim {p_{data}}(x)}}[\log D(x)] + {E_{z \sim {p_z}(z)}}[\log (1 – D(G(z)))]
$$

对于判断器 D 来说，这是一个二分类问题，V(D,G)为二分类问题中常见的穿插熵损失。对于生成器 G 来说，为了尽可能坑骗 D，所以须要最大化生成样本的判断概率 D(G(z))，即最小化 $ \log (1 – D(G(z))) $ (留神：$ \log D(x) $ 一项与生成器 G 无关，所以能够疏忽。)

理论训练时，生成器和判断器采取交替训练，即先训练 D，而后训练 G，一直往返。值得注意的是，对于生成器，其最小化的是 $ {\max _D}V(D,G) $，即最小化 $ V(D,G)$ 的最大值。为了保障 V(D,G)获得最大值，所以咱们通常会训练迭代 k 次判断器，而后再迭代 1 次生成器（不过在实际当中发现，k 通常取 1 即可）。当生成器 G 固定时，咱们能够对 V(D,G)求导，求出最优判断器 $ {D^ *}(x) $:

$$
{D^ *}(x) = \frac{{{p_{data}}(x)}}{{{p_g}(x) + {p_{data}}(x)}}
$$

把最优判断器代入上述指标函数，能够进一步求出在最优判断器下，生成器的指标函数等价于优化 $ {p_{data}}(x),{p_g}(x) $ 的 JS 散度(JSD, Jenson Shannon Divergence)。能够证实，当 G，D 二者的 capacity 足够时，模型会收敛，二者将达到纳什平衡。此时，$ {p_{data}}(x) = {p_g}(x) $，判断器不论是对于 $ {p_{data}}(x) $ 还是 $ {p_g}(x) $ 中采样的样本，其预测概率均为 $ \frac{1}{2} $，即生成样本与实在样本达到了难以辨别的境地。

随同着信息技术的变革、硬件设施算力的一直更替，人工智能在信息化社会蓬勃发展，以生成模型为代表的机器学习畛域，继续受到研究者关注。它被广泛应用于计算机视觉畛域，如图像生成、视频生成等工作；以信息隐写、文本生成等工作为代表的自然语言解决方向；音频畛域的语音合成等方向，并且在这些工作中，生成模型均体现出了惊人的成果。目前，GAN 在计算机视觉、医学、自然语言解决等畛域的钻研始终放弃着沉闷状态。此外，生成反抗网络模型的钻研工作次要集中在以下两个方面：一是聚焦于实践线索尝试进步生成反抗网络的稳定性和解决它的训练问题，或思考不同的角度（如信息论、模型效率等方面）丰盛其构造；二是专一于生成反抗网络在不同应用领域内的变体构造和利用场景。除了图像合成，生成反抗网络还在其余方向胜利利用，如图像的超分辨率、图像形容、图像修复、文本到图像的翻译、语义宰割、指标检测、生成性反抗攻打、机器翻译、图像交融及去噪。

2014 年，Ian GoodFellow 提出了 GAN 模型。自 GAN 提出起，生成反抗网络迅速成为了最火的生成式模型。在疾速倒退的青春期，GAN 产生了许多风行的架构，如 DCGAN，StyleGAN，BigGAN，StackGAN，Pix2pix，Age-cGAN，CycleGAN 等。这个是生成反抗网络家族图。右边局部次要是改良模型解决理论的图片转换，文本转图像，生成图片，视频转换等理论问题；左边局部则是次要解决 GAN 框架自身存在的一些问题。传统的生成模型最早要追溯到 80 年代的 RBM，以及起初逐步应用深度神经网络进行包装的 AutoEncoder。而后就是当初称得上最火的生成模型 GAN。

图 6 经典 GAN 模型倒退示意图

表 1 不同品种 GANs 分类状况

表 1 是基于算法的 GANs 办法的整顿，从 GANs 训练策略、构造变动、训练技巧、监督类型等方面对现有 GAN 办法进行了分类。本文选取经典模型与办法进行阐明。

它的原理很简略，在 info GAN 外面，把输出向量 z 分成两局部，c 和 z’。c 能够了解为可解释的隐变量，而 z 能够了解为不可压缩的噪声。心愿通过束缚 c 与 output 的关系，使得 c 的维度对应 output 的语义特色，以手写数字为例，比方笔画粗细，倾斜度等。为了引入 c，作者通过互信息的形式来对 c 进行束缚，也能够了解成自编码的过程。具体的操作是，generator 的 output，通过一个分类器，看是否可能失去 c。其实能够看成一个 anto-encoder 的反过程。其余的 discriminator 与惯例的 GAN 是一样的。

图 7 InfoGAN 构造示意图

在理论过程中，classifier 和 discriminator 会共享参数，只有最初一层是不一样的，classifier 输入的是一个 vector, discriminator 输入的是一个标量。

从损失函数的角度来看，infoGAN 的损失函数变为：

$$
{\min _G}{\max _D}{V_I}(D,G) = V(D,G) – \lambda I(c;G(z,c))
$$

相比起原始的 GAN，多了一项 $ \lambda I(c;G(z,c)) $, 这一项代表的就是 c 与 generator 的 output 的互信息。这一项越大，示意 c 与 output 越相干。

为什么 info GAN 是无效的？直观的了解就是，如果 c 的每一个维度对 Output 都有明确的影响，那么 classifier 就能够依据 x 返回原来的 c。如果 c 对 output 没有显著的影响，那么 classifier 就无奈返回原来的 c。上面是 info GAN 的后果。扭转 categorical 变量能够生成不同的数字，扭转 continuous 变量能够扭转倾斜度和笔画粗细。

图 8 InfoGAN 后果

如果鉴别器和生成器都依赖于一些额定的信息，则 GANs 能够扩大为一个条件模型。条件 GANs 的指标函数是：

$$
{\min _G}{\max _D}V(D,G) = {E_{x \sim {p_{data}}(x)}}[\log D(x|y)] + {E_{z \sim {p_z}(z)}}[\log (1 – D(G(z|y)))]
$$

咱们能够看到 InfoGAN 的生成器与 CGAN 的生成器类似。然而，InfoGAN 的潜在编码是未知的，它是通过训练发现的。此外，InfoGAN 还有一个额定的网络 Qto 输入条件变量 $ Q(c|x) $。

基于 CGAN，咱们能够在类标签、文本、边界框和关键点上生成样本条件。应用重叠生成反抗网络（SGAN）进行文本到照片真实感图像合成。CGAN 已用于卷积人脸生成、人脸老化、图像转换、合成具备特定风物属性的户外图像、天然图像形容和 3D 感知场景操作。Chrysos 等人提出了持重的 CGAN。Kumparampil 等人探讨了条件 GAN 对噪声标签的鲁棒性。条件循环根应用具备循环一致性的 CGAN。模式搜寻 GANs（MSGANs）提出了一个简略而无效的正则化项，用于解决 CGAN 的模式解体问题。

对原始信号源 [3] 的鉴别器进行训练，使其调配给正确信号源的对数可能性最大化：

$$
L = E[\log P(S = real|{X_{real}})] + E[\log (P(S = fake|{X_{fake}}))]
$$

辅助分类器 GAN（AC-GAN）的指标函数有两局部：正确源的对数似然数 LS 和正确类标签的对数似然数 LC

$$
{L_c} = E[\log P(C = c{X_{real}})] + E[\log (P(C = c|{X_{fake}}))]
$$

图 9 cGAN 后果示意图

pix2pix 的插图：训练条件 GANs 映射灰度→色彩鉴别器学习在实在灰度、色彩元组和伪（由生成器合成）之间进行分类。与原始 GANs 不同，发生器和鉴别器都察看输出的灰度图像，pix2pix 发生器没有噪声输出。

图 10 生成器与判断器示意图

整个网络结构如上图所示，其中 z 为生成网络随机的输出，y 为条件，x 为实在样本。训练过程仍如 GANs，先训练判断器，再训练生成器，交。替进行，直到判断器无奈断定实在样本和生成的样本。训练过程中的不同在于，判断器 D 须要判断三种类型：

条件和与条件相符的实在图片，冀望输入为 1；
条件和与条件不符的实在图片，冀望输入为 0；
条件和生成网络生成的输入，冀望输入为 0

在 cGANs 的论文中，进行了 MNIST 数据集的测试。在这个测试中，退出的条件为每个图片的标签。也就是生成器 G 的输出为随机向量和须要生成的图片的对应标签。判断器 D 的输出为实在图片和实在图片对应的标签、以及生成图片。下图为生成的一些图片

图 11 cGAN 生成后果示意图

在训练一个 GAN 时，只把 0 这个数字的图片作为实在样本放入 GAN 训练，GAN 能生成一个数字的图片（比方 0 这个数字的图片），而要想生成 0 - 9 所有的对应图片，则须要训练 10 个不同的 GAN，然而退出条件，也就是每个图片样本对应的标签的时候，咱们就能够把 10 个数字的样本和对应的标签都同时放到这个网络中，就能够应用一个 GAN 网络生成 0 - 9 这十个数字的图片了

CycleGAN 实质上是两个镜像对称的 GAN，形成了一个环形网络。两个 GAN 共享两个生成器，并各自带一个判断器，即共有两个判断器和两个生成器。一个单向 GAN 两个 loss，两个即共四个 loss。

图 12 循环一致性损失

论文里最终应用均方误差损失示意：

$$
{L_{LSGAN}}(G,{D_Y},X,Y) = {{\rm E}_{y \sim {p_{data}}(y)}}[{({D_Y}(y) – 1)^2}] + {{\rm E}_{x \sim {p_{data}}(x)}}[{(1 – {D_Y}(G(x)))^2}]
$$

CycleGAN 的网络架构如图所示：

图 13 CycleGAN 构造示意图

能够实现无配对的两个图片集的训练是 CycleGAN 与 Pixel2Pixel 相比的一个典型长处。然而咱们依然须要通过训练创立这个映射来确保输出图像和生成图像间存在有意义的关联，即输入输出共享一些特色。

简而言之，该模型通过从域 DA 获取输出图像，该输出图像被传递到第一个生成器 GeneratorA→B，其工作是将来自域 DA 的给定图像转换到指标域 DB 中的图像。而后这个新生成的图像被传递到另一个生成器 GeneratorB→A，其工作是在原始域 DA 转换回图像 CyclicA，这里可与主动编码器作比照。这个输入图像必须与原始输出图像类似，用来定义非配对数据集中原来不存在的有意义映射。

只管实践上存在惟一的解决方案，但因为多种起因，GANs 训练很艰难，而且往往不稳固。一个艰难是，GANs 的最优权重对应于损失函数的鞍点，而不是极小值。具体模型训练能够参考这里。

有许多对于 GANs 训练的论文。Yadav 等人用预测办法稳固了 GANs。通过应用独立学习率，为鉴别器和生成器提出了两个时间尺度更新规定（TTUR），以确保模型可能收敛到稳固的部分纳什平衡。Arjovsky 为充沛了解 GANs 的训练做了很多实践上的钻研，剖析了 GANs 难以训练的起因，严格钻研论证了训练中呈现的饱和、不稳固等问题，钻研了缓解这些问题的理论和实践根底方向，并引入了新的钻研工具。Liang 等人认为 GANs 训练是一个继续的学习问题。改良 GANs 训练的一种办法是评估训练中可能呈现的经验性“症状”。这些症状包含：生成模型解体，为不同的输出生成十分类似的样本；鉴别器损耗迅速收敛到零，不向发生器提供梯度更新；模型收敛艰难。

基于输入输出的改良次要是指从 G 的输出端和 D 的输入端进行改良。在 GAN 的根本模型中，G 的输出为隐空间上的随机变量，因而对其改良次要从隐空间与隐变量这两点开展。改良隐变量的目标是使其更好地管制生成样本的细节，而改良隐空间则是为了更好地区分不同的生成模式。D 输入的判断后果是虚实二分类，能够配合指标函数将其调整为多分类或去除神经网络的 Softmax 层间接输入特征向量，进而优化训练过程、实现半监督学习等成果。

BiCoGAN 模型的提出者认为 MIRZA 提出的模型的输出 z 与 c 互相纠缠，因而减少了一个编码器（记为 E）用于学习从判断器输入到生成器两个输出的逆映射，从而更准确地编码 c，以晋升模型体现。如 图 14所示，将 z 与 c 的拼接（记为ˆ z）输出生成器失去输入 G(ˆ z)，将实在样本 x 输出编码器得到输出 E(x)，判别器接收 G [(ˆz) ,ˆz] 或 [x, E(x)], 作为输出，断定该输出来自生成器或为实在数据的某一类。因为实在样本 x 具备的标签可视为 c，而 E(x) 又能够被拆分为 z’ 与 c’，因而使 c 与 c’ 尽可能靠近，也成为模型训练的指标，从而使编码器学习逆映射。文中提出应用 EFL（extrinsic factor loss）掂量两个散布 p c 与 p c’ 的间隔，并提出如式 (6) 所示的指标函数。

图 14 BiCoGAN 模型

IcGAN（invertible conditional GAN）以 MIRZA 的模型为根底，减少了两个预训练的编码器 E z 和 E y，E z 用于生成隐空间中的随机变量 z，E y 用于生成原始条件 y，通过将 y 批改成 y’ 作为 cGAN 的输出条件，从而管制合成图像的细节（如 图 15所示）。文章提出了 3 种从散布中进行采样取得 y ’ 的办法：当 y 为二进制向量时，可通过 KDE（kernel denisity estimation）拟合散布并进行采样；当 y 为实向量时，可选取训练集的标签向量进行间接插值；当某个条件并不是在所有训练集中体现惟一时，可间接对 p data 进行采样。

图 15 IcGAN 模型

DeLiGAN 实用于训练数据规模小、品种多的场景，DeliGAN 模型如 图 16所示。Gurumurthy 等提出应用 GMM（Gaussian mixture model）对隐空间进行参数化，再随机抉择一个高斯重量进行重参数化，从指定的高斯分布中获取样本，但模型应用 GMM 是一种简化假如，限度了其迫近更简单散布的能力。

图 16 DeLiGAN 模型

NEMGAN（noise engineered mode matchingGAN）的提出者提出一种可能在训练集存在数据不平衡状况下体现较好的模式匹配策略，依据生成样本训练出其在隐空间中的对应示意，失去潜在模式的先验散布，从而将生成样本的多种模式进行拆散，并且与实在样本的模式进行匹配，保障了生成样本中蕴含多个实在样本的模式，以缓解模式解体问题。

FCGAN（fully conditional GAN）以 MIRZA 的模型为根底，将额定信息 c 连贯到神经网络的每一层，肯定限度上晋升了有条件生成样本时的生成样本品质，但该模型在 c 较为简单或大向量的场景中运算效率低。

SGAN（semi-supervised learning GAN）是一种可能为数据集重建标签信息的半监督模型，其模型如 图 17 所示。它将 D 改良为分类器与判断器的结合体，D 的输入蕴含 N 类实在样本和一类生成样本，共有 N+1 类。向模型输出无标签的样本且判断器将其分类为实在样本时，能够将判断器的输入作为该样本的标签。

图 17 SGAN 模型

AC-GAN（auxiliary classifier GAN）同时具备 MIRZA 的模型和 ODENA 的模型的特点，G 输出随机变量与分类信息 c，D 输入样本为假和分类概率，该办法可能在有条件生成样本时输入生成样本所属的类别。

基于生成器进行改良的工作，旨在进步生成样本品质与防止模式解体问题，使模型可能生成多品种的样本，且同一品种内的样本具备多样性。改良的思路包含：应用集成学习（ensemble learning）的思维综合多个弱生成器所学习到的模式、设计每个生成器专一于学习特定模式多生成器架构，从而使模型整体蕴含多个模式，应用多智能体零碎的思维使多个生成器之间产生竞争与单干的关系等。

AdaGAN 模型的提出者提出了一种融入集成学习思维的迭代训练算法。在单步迭代过程中，依据训练样本与混合权值得到一个弱生成器，该弱生成器与上一轮迭代失去的弱生成器加权混合，失去本次迭代后果。若干轮迭代当前，生成器综合了多个弱生成器各自学习到的模式，缓解了模式缺失导致的模式解体问题，并可能生成出品质较好的样本。然而，混合多个生成器网络导致输出的隐空间不间断，不能像根本 GAN 模型那样通过插值法失去新的隐变量。

MADGAN（multi-agent diverse GAN）由多个生成器和一个判断器组成，其模型如图 16 所示。其中，判断器负责判断输出样本是实在样本还是生成样本，若为生成样本则判断它是由哪一个生成器所生成的。每个生成器专一于学习特定模式，模型使多个生成器各自学习，模型最终失去的生成样本来自多个学习到不同模式的生成器，显式地保障了生成样本的多样性，缓解了模式解体问题。

图 18 MADGAN 模型

MGAN 缓解模式解体问题的思路与 HOANG 等人的思路相似，其模型如 图 9 所示。该模型设计了一种与判断器权值共享但去除掉 Softmax 层的分类器，用于承当判断生成样本所属生成器的性能，判断器仅负责判断样本为实在样本还是生成样本。

图 19 MGAN 模型

MPMGAN（message passing multi-agent GAN）模型是一种引入消息传递机制的多生成器，生成器输入作为传递给其余生成器的音讯。在音讯共享机制的作用下，所有生成器都有单干指标、竞争指标两种指标。单干指标激励其余生成器的生成样本优于本身的生成样本；竞争指标促使本身的生成样本优于其余生成器的生成样本。两种指标独特作用使生成样本品质得以优化。

图 20 MPMGAN 模型

GAN 模型训练过程中，最后的生成样本品质较差，判断器能够简略地区分样本，这导致生成器初始训练速度慢。改良判断器，使其合乎生成器以后能力有助于放慢训练，使其辨认多种模式能够缓解模式解体问题。改良思路包含使繁多判断器能辨认出更多模式，以及使多个判断器中的每个判断器专一于辨认特定模式等。

PacGAN 模型如 图 21所示。PacGAN 将同一类的多个样本“打包”后一起输出判断器，以此保障每次判断器输出的样本都具备多样性。因为判断器每次承受输出时都能感知到样本的多样性，生成器试图坑骗判断器时，须要保障生成样本的多样性，这有助于缓解模式解体问题。

图 21 PacGAN 模型

GMAN（generative multi-adversarial net-works）模型的提出者认为适度改良判断器会使指标函数过于刻薄，反而克制生成器学习，因而提出一种联合集成学习的办法，通过设置多个判断器，生成器从多判断器聚合后果中学习，从而使网络减速收敛。GMAN 模型如 图 22所示。

图 22 GMAN 模型

DropoutGAN 设置了一组判断器，在每批样本训练完结时，以肯定概率删除该后果，将残余后果聚合后反馈到生成器，以此使生成器不局限于坑骗特定判断器。DropoutGAN 模型的提出者认为模式解体问题是生成器对特定判断器或动态集成判断器的适度拟合，即生成器学习到了使判断器输入真值的非凡条件而非学习到了样本模式，而该模型的构造中，判断器汇合是动态变化的，生成器无奈学习到坑骗判断器的非凡条件，从而使生成器学习多种样本模式，有助于缓解模式解体问题。DropoutGAN 模型如 图 23所示。

图 23 DropoutGAN 模型

D2GAN（dual discriminator GAN）设置了两个判断器 D 1、D 2，别离应用正向 KL 散度及逆向 KL 散度，以充分利用二者互补的统计个性。其中 D 1 通过正确断定样本来自实在样本分布取得处分，D 2 则通过正确断定样本来自生成样本分布取得处分。生成器同时坑骗两个判断器，以此来晋升生成样本的品质。D2GAN 模型如 图 24所示。

图 24 D2GAN 模型

StabilizingGAN 模型的提出者认为实在样本在空间中集中散布，而生成样本初始时在空间中扩散散布，导致训练初期判断器可能精确判断出简直所有生成样本，产生有效梯度，使生成器训练迟缓。因而，他们提出同时训练一组视角受限的判断器，每个判断器都专一于空间中的一部分投影，生成器逐步满足所有判断器的限度，以此稳固训练，晋升生成样本品质。

在 EBGAN（energy-based GAN）模型（如 图 25所示）中引入了能量函数的办法，事物间差别越大能量越高，故而实在散布左近样本具备较低能量。其研究者设计了一个由编码器和解码器形成的判断器，应用 MSE（mean square error）掂量生成样本与实在样本的差别并作为能量函数，生成器指标为生成最小化能量的生成样本。BEGAN（boundary equilibrium GAN）应用自编码器代替 ZHAO 等人提出来的模型中的判断器。

图 25 EBGAN 模型

除了更好地拟合实在样本分布之外，晋升网络收敛的速度、进步生成图片的清晰度、将其利用在半监督学习上等同样是 GAN 模型改良的方向。这类钻研工作通过调整模块构造，对不同的影响因素加以优化解决，使模型达到特定目标。

GRAN（generative recurrent adversarialnetworks）是一种递归生成模型，它重复生成以上一状态为条件的输入，最终失去更合乎人类直觉的生成样本。

StackGAN 以 MIRZA 的模型为根底构建了一种两阶段模型（如 图 26所示）。它将文本形容作为额定信息，阶段一生成较低分辨率的图像并输入至阶段二，阶段二输入较高分辨率的图像，从而进步生成图像的分辨率。

图 26 StackGAN 模型

ProgressGAN 模型的提出者认为小尺度图像可能保障多样性且细节不失落，他们应用多个且逐步增大的 WGAN-GP 网络，逐渐训练最终生成高清图像。

TripleGAN 通过减少一个分类器网络为实在样本生成标签，生成器为实在标签生成样本，判断器判断接管的样本标签对是否为有实在标签的实在样本，从而同时训练出成果较好的分类器和生成器，将 GAN 的能力扩大到能够为无标签样本打标签。TripleGAN 模型如 图 27所示。

图 27 TripleGAN 模型

ControlGAN 模型的提出者认为 MIRZA 的模型中的判断器同时承当了实在样本分类与判断虚实样本两个工作，因而将其拆分为独立的分类器和判断器，从而在有条件生成样本时更细粒度地管制生成样本的特色。ControlGAN 模型如 图 28所示。

图 28 ControlGAN 模型

SGAN（several local pairs GAN）应用若干组部分网络对和一组全局网络对，每组网络对有一个生成器与一个判断器。部分网络对应用固定的配对网络进行训练，不同部分网络对之间没有信息交互，全局网络利用部分网络进行训练。因为每一个部分网络对都能够学到一种模式，在应用部分网络对更新全局网络对后，可能保障全局网络对综合了多种模式，从而缓解模式解体问题。SGAN 模型如 图 29所示。

图 29 SGAN 模型

MemoryGAN 模型的提出者认为隐空间具备间断的散布，但不同品种的构造却具备不连续性，因而在网络中退出存储网络供生成器和判断器拜访，使生成器和判断器学习数据的聚类散布以优化该问题。

联合其余生成模型思维及其他畛域思维对 GAN 模型进行改良，同样能够起到优化模型体现或拓展模型利用场景的成果。

DCGAN 使用去除池化层的 CNN（convolutional neural network）代替根本 GAN 模型中的多层感知机（如 图 30所示），并应用全局池化层代替全连贯层以缩小计算量，以进步生成样本的品质，优化训练不稳固的问题。

图 30 DCGAN 模型中的 CNN

CapsuleGAN 应用胶囊网络作为判断器的框架（如 图 31所示）。胶囊网络能够用于代替神经元，将节点输入由一个值转变为一个向量，神经元用于检测某个特定模式，而胶囊网络能够检测某个品种的模式，以此进步判断器的泛化能力，从而进步生成样本品质。

图 31 CapsuleGAN 的基本原理

VAEGAN 利用 GAN 来进步 VAE 生成样本的品质。其观点是：在 VAE 中，编码器将实在散布编码到隐空间，而解码器将隐空间复原为实在散布。独自解码器即可用作生成模型，但生成样本品质较差，因而再将其输出判断器中。

DEGAN（decoder-encoder GAN）模型的提出者认为输出的随机变量遵从高斯分布，因而生成器需将整个高斯分布映射到图像，无奈反映实在样本分布。因而借鉴 VAE 的思维，在 GAN 中退出预训练的编码器与解码器，将随机变量映射为含有实在样本分布信息的变量，再传递给 GAN，从而减速收敛并进步生成品质。

AAE（adversarial auto-encoder）通过在 AE（auto-encoder）的暗藏层中减少反抗的思维来联合 AE 与 GAN。判断器通过判断数据是来自暗藏层还是实在样本，使编码器的散布向实在样本分布凑近。

BiGAN 应用编码器来提取实在样本特色，应用解码器来模拟生成器，并应用判断器来分别特色样本对来自编码器还是解码器，最终使编码方式和解码形式趋近于互逆，从而使随机变量与实在数据造成映射。ALi 和 BiGAN 实质雷同，二者仅有轻微区别。BiGAN 模型如 图 32所示。

图 32 BiGAN 模型

MatAN（matching adversarial network）应用孪生网络替换判断器，以将正确标签思考在生成器指标函数中。孪生网络用于掂量实在数据与生成数据的类似度。该办法对放慢生成器训练无效。

SAGAN（self-attention GAN）模型的提出者认为 GAN 在合成构造束缚少的品种上体现较好，但难以捕获简单的模式，通过在网络中引入自注意力机制以解决该问题。

KDGAN 使用 KD（knowledge distillation）的思维，模型蕴含作为学生网络的轻量分类器、大型简单老师网络及判断器，其中，分类器和老师网络都生成标签，二者通过相互蒸馏输入学习彼此的常识，最终可训练失去体现较好的轻量级分类器。

IRGAN 利用 GAN 将 IR（information re-trieval）畛域中的生成式检索模型与判别式检索模型相结合，对于生成器采纳基于策略梯度的强化学习来训练，从而在典型的信息检索工作中获得较好的体现。IRGAN 模型如 图 33所示。

图 33 IRGAN 模型

LapGAN 应用了图像处理畛域的思维，同时应用三组 cGAN，依照高斯金字塔的模式对图像逐级下采样训练网络，依照拉普拉斯金字塔的模式对图像逐级上采样，从而达到从含糊图像中重构高像素图像的目标。

QuGAN 将 GAN 的思维与量子计算的思维相结合，将生成器类比生成线路，判断器类比判断线路，生成线路尽可能模拟实在线路的波函数，判断线路尽可能仅通过对辅助比特的测量来确定输出的波函数来自生成线路还是实在线路。

BayesianGAN 模型的提出者认为 GAN 隐式学习散布的办法难以显式建模，因而提出应用随机梯度哈密顿蒙特卡洛办法来边际化两个神经网络的权值，从而使数据表示具备可解释性。

GANs 是一个弱小的生成模型，它能够应用随机向量生成真切的样本。咱们既不须要晓得明确的实在数据分布，也不须要任何数学假如。这些长处使得 GANs 被广泛应用于图像处理、计算机视觉、序列数据等畛域。上图是基于 GANs 的理论利用场景对不同 GAN 进行了分类，包含图像超分辨率、图像合成与解决、纹理合成、指标检测、视频合成、音频合成、多模态转变等。

GANs 最胜利的利用是图像处理和计算机视觉，如图像超分辨率、图像合成和解决以及视频解决。

图像超分辨率技术次要解决将低分辨率的图像在不失真的前提下转变为高分辨率的问题，且须要在准确性和速度斱面放弃优越性能，此外超分辨率技术可解决例如医学诊断、视频监控、卫星遥感等场景的局部行业痛点问题，利用此技术产生的社会理论价值不可估量。基于深度学习的图像超分辨技术可分为：有监督、无监督、特定应用领域三种类型。SR-GAN 模型将参数化的残差网络代替生成器，而判断器则选用了 VGG 网络，其损失函数通过内容损失和反抗损失的加权组合，相比其余深度卷积网络等模型在超分辨精度和速度上失去了改良，将图像纹理细节的学习表征较好，故而在超分辨畛域获得了不俗的成果。

人脸

姿态相干：提出了用于姿态不变人脸识别的解纠缠示意学习 GAN（DR-GAN）。Huang 等人通过同时感知部分细节和全局构造，提出了一种用于照片级真实感侧面视图合成的双通路 GAN（TP-GAN）。Ma 等人提出了一种新鲜的姿态疏导人物生成网络（PG2），该网络基于新鲜的姿态和人物的图像，合成任意姿态下的人物图像。Cao 等人提出了一种高保真姿势不变模型，用于基于 GANs 的高分辨率人脸后方化。Siarohin 等人提出了用于基于姿态的人体图像生成的可变形人体器官。提出了用于定制化妆转移的姿势鲁棒性 SpatialWare GAN（PSGAN）。
肖像相干：APDrawingGAN 倡议从具备层次性 Gan 的人脸照片生成艺术肖像画。APDrawingGAN 有一个基于微信的软件。GANs 还用于其余与人脸相干的利用，如人脸属性更改和肖像编辑。
人脸生成：GANs 生成的人脸品质逐年进步，这能够在 Sebastian Nowozin 的 GAN 讲座资料 1 中找到。基于原始 GANs 生成的人脸视觉品质较低，只能作为概念证实。Radford 等人应用了更好的神经网络构造：用于生成人脸的深度卷积神经网络。Roth 等人解决了 GAN 训练的不稳定性问题，容许应用更大的架构，如 ResNet。Karras 等人利用多尺度训练，以高保真度生成百万像素的人脸图像。面生成的每个对象都是一张脸，且大多数脸数据集往往由直视摄像机的人组成，因而比较简单。

个别指标

让 GAN 解决像 ImageNet 这样的分类数据集有点艰难，因为 ImageNet 有一千个不同的对象类，并且这些图像的品质逐年进步。

尽管大多数论文应用 GANs 合成二维图像，但 Wu 等人应用 GANs 和体积卷积合成了三维（3-D）样本。Wu 等人合成了汽车、椅子、沙发和桌子等离奇物品。Im 等人利用重复呈现的友好网络生成图像。Yang 等人提出了用于图像生成的分层递归 GAN（LR-GAN）。

图像修复

图像补全是一种传统的图像修复解决仸务，其目标是填补图像中内容缺失或被遮蔽的局部，在目前的生产生存环境中此类仸务失去宽泛的事实利用。大多数补全办法都是基于低级线索，仍图像的邻近区域中寻找小块，幵创立与小块类似的合成内容。王海涌等人借助此原理，实现了部分遮挡状况下的人脸表情辨认，辨认效率较高。与现有的寻找补全块迚行合成的模型不同，相干钻研文献提出的模型基于 CNN 生成缺失区域的内容。该算法采纳重构损失函数、两个对抗性损失函数和一个语义解析损失函数迚行训练，以保障像素品质和部分 - 全局内容的稳定性。

人与图像生成过程之间的交互

有许多应用程序波及人与图像生成过程之间的交互。实在图像操作很艰难，因为它须要以用户管制的形式批改图像，同时使其看起来实在。如果用户没有无效的艺术技巧，编辑时很容易偏离天然图像的多样性。交互式 GAN（IGAN）定义了一类图像编辑操作，并将其输入束缚为始终位于学习的流形上。

纹理合成是图像畛域的经典问题。Markovian GANs（MGAN）是一种基于 GANs 的纹理合成办法。通过捕捉马尔可夫面片的纹理数据，MGAN 能够疾速生成风格化的视频和图像，从而实现实时纹理合成。空间 GAN（SGAN）是第一个将 GAN 与齐全无监督学习利用于纹理合成的人。周期性空间 GAN（PSGAN）是 SGAN 的一个变体，它能够从单个图像或简单的大数据集中学习周期性纹理。

咱们如何学习对变形和遮挡放弃不变的对象检测器？一种办法是应用数据驱动策略——收集在不同条件下具备对象示例的大规模数据集。咱们心愿最终的分类器可能应用这些实例来学习不变性。是否能够查看数据集中的所有变形和遮挡？一些变形和遮挡十分常见，在理论利用中简直不会产生；然而，咱们想学习一种对这种状况不变的办法。Wang 等人应用 GANs 生成具备变形和遮挡的实例。对手的指标是生成对象检测器难以分类的实例。通过应用切割器和 GANs，Segan 检测到图像中被其余对象遮挡的对象。为了解决小指标检测问题，Li 等人提出了感知 GAN，Bai 等人提出了端到端多任务 GAN（MTGAN）。

Villegas 等人提出了一种深度神经网络，用于应用 GANs 预测天然视频序列中的将来帧。Denton 和 Birodkar 提出了一个新模型，名为解纠缠示意网（DRNET），该模型基于 GANs 从视频中学习解纠缠图像示意。相干钻研文献提出了一种新的生成性反抗学习框架下的视频到视频合成办法（video2video）。MoCoGan 倡议合成静止和内容以生成视频。GAN 还被用于其余视频利用，如视频预测和视频重定指标。

视频可通过逐帧合成了解为多张图片的组合，故而在 GAN 生成图像的根底上，实现视频的生成和预测。视频一般而言是由绝对静止的背景色和动静的物体静止组成的，VGAN 思考了这一点，应用双流生成器以 3D CNN 的挪动前景生成器预测下一帧，而应用 2D CNN 的动态背景生成器使背景放弃静止。Pose-GAN 采纳混合 VAE 和 GAN 斱法，它应用 VAE 斱法在以后的物体姿势和过来姿势暗藏的示意来预计将来的物体静止。

基于视频的 GAN 不仅须要思考空间建模，还须要思考工夫建模，即视频序列中每个相邻帧之间的静止。MoCoGAN 被提出以无监督的斱式学习静止和内容，它将图像的潜在空间划分为内容空间和静止空间。DVD-GAN 可能基于 BigGAN 架构生成更长、更高分辨率的视频，同时引入可扩大的、视频专用的生成器和鉴别器架构。

GANs 已被用于其余图像处理和计算机视觉工作，如对象变形、语义宰割、视觉显著性预测、对象跟踪、图像去杂、天然图像抠图、图像修复、图像交融，图像实现，图像分类。

GANs 在自然语言、音乐、语音、语音和工夫序列等程序数据方面也获得了成就。

GAN 在图像上的性能体现，让泛滥研究者在文本生成畛域也提出了基于 GAN 的一些模型。SeqGAN 与强化学习联合，防止了个别 GAN 模型不能生成离散序列，且可在生成离散数据时可能返回模型的梯度值，此类斱法可用于生成语音数据、机器翻译等场景。MaskGAN 模型，引入了 Actor-Critic 架构可依据上下文内容填补缺失的文本信息。

除了图像生成文本的利用，文献 StackGAN 可实现通过输出文本信息来产生相应的文本所形容的图像且图像具备高分辨率，此模型实现了文本与图像的交互生成。此外 CookGAN 从图像因果链的角度实现了基于文本生成图像菜单的办法。而 TiVGAN 则实现了通过文原本产生连续性视频序列的构想。

GANs 被用于生成音乐，如间断 RNN-GAN（C-RNN-GAN）、间断 RNN-GAN（风琴）和 SeqGAN。

GANs 已用于语音和音频剖析，如合成、加强和辨认。

一般来说，在医学成像中应用 GANs 有两种办法：第一种集中在生成阶段，这有助于实现训练数据的根本构造，以创立实在的图像，使得 GANs 可能更好地处理数据稀缺性和患者隐私问题。第二种集中在判断阶段，其中判断器能够被认为是未解决图像的先验学习，因而能够作为伪生成图像的检测器。

生成阶段：Sandfort 等人提出了一种基于 CycleGAN 的数据加强模型，以进步 CT 宰割中的泛化性。Han 等人提出了一种基于 GAN 的两阶段无监督异样检测 MRI 扫描斱法。

判断阶段：Tang 等人提出了一种基于叠加生成反抗网络的 CT 图像宰割斱法，网络第一层缩小 CT 图像中的噪声，第二层创立具备加强边界的更高分辨率图像。Dou 等人提出了用于 MRI 和 CT 的 GANs，通过以无监督斱式反对源域和指标域的特色空间来解决高效的域转移。

GAN 在三维空间上对物体的平面形态补全或重构，是对三维重构技术的欠缺和扩大。Wang 等人提出了一种混合结构，应用递归卷积网络 (LRCN) 的 3D-ED-GAN 模型。Wu 等人提出了 3D-VAE-GAN 模型，该模型利用体积卷积网络和生成反抗网络最新的钻研实践仍概率空间生成 3D 对象。相干钻研文献介绍了一种新的 GAN 训练模型来实现物体具体的三维形态。该模型采纳带梯度惩办的 Wasserstein 归一化训练，进步了图像的真实感，这种架构甚至能够仍 2D 图像中重建 3D 形态并实现形态补全。

图 34 事实世界物品扫描的 3D

3D-RecGAN 是一个随机深度视图重建指定对象的残缺三维构造。该模型在 GAN 构造上是一种编码器 - 解码器 3D 深度神经网络，联合了两个指标损失：用于 3D 物体重建的损失和改迚的 Wasserstein GAN 损失。也有人做出了用于语义部件编辑、形态类比和形态揑值以及三维物体形态补全的代数操作和深度主动编码器 GAN (AE-EMD)。

GANs 已用于数据生成、神经网络生成、数据加强、空间示意学习、网络嵌入、异构信息网络和移动用户评测。

GANs 曾经广泛应用于许多其余畛域，如恶意软件检测、国际象棋游戏、隐写术、隐衷爱护、社交机器人和网络修剪。

一般来说，基于图像的 GANs 办法应用的数据集，是基于现有数据图像根底上进行上（下）采样，减少烦扰解决。解决后的图像与原图像作为一对图像用于 GANs 网络的训练。其余方面如视频、文字等，也是在已有的开源（或闭源）数据集上通过预处理后，讲原始数据作为标签进行网络的训练。不过，这样制作的数据集始终不能齐全代表理论状况。上面讲介绍五个用于训练 GANs 的数据集。

此数据集蕴含从 wikiart.org 刮出的 2782 张形象艺术图像。这些数据可用于构建 GAN，以生成形象艺术的合成图像。数据集蕴含梵高、大理、毕加索等实在形象艺术的图像。

这些数据蕴含与屏幕对应的图像，以找到应用圆虫 C. 埃莱甘斯的新抗生素。数据有圆虫感化一种叫做 肠球菌的 病原体的图像。有些图像是未用抗生素医治的圆虫，安皮林，而另一些图像是受感化的圆虫，曾经用安培素医治。对于那些有趣味将 GAN 利用于一个乏味的药物发现问题的人来说，这是一个很好的开始！

此数据集蕴含由放射科医生临床标记的胸部 X 射线图像。有 336 张胸部 X 光图像与结核病和 326 张图像对应健康人。对于那些有趣味应用 GAN 进行医疗图像数据合成的人来说，这是一个很好的数据源。

这些数据实际上蕴含由 GAN 生成的人类脸孔的合成图像。这些图像是从网站这个人不存在取得的。该网站生成一个新的假脸图像，由 GAN 制作，每次你刷新页面。这是一组平凡的数据，从生成合成图像与 GAN 开始。

此数据集蕴含带眼镜的面部图像和无眼镜的面部图像。尽管这些图像是应用 GAN 生成的，但它们也能够作为生成其余合成图像的训练数据。

因为 GAN 在整个深度学习畛域都很风行，其局限性最近失去了改良。对于 GANs 来说，依然存在一些有待解决的钻研问题。

只管现有钻研在解决模式解体问题上进行了很多尝试，也获得了一些停顿，但如何解决模式解体问题仍然是 GAN 面临的次要挑战。

针对 GAN 产生模式解体的起因，已有一些钻研工作尝试给予解释：将生成器视为一个 N 维流形的参数化形容，当流形上某点的切线空间维数小于 N，导致在该点沿一些方向进行变动时，数据的变动有效，因而生成器会产生繁多的数据；基于最优传输实践，认为生成器将隐空间的散布映射为流形上的散布是一个传输映射，它具备间断点，是非间断映射，但神经网络目前仅能近似间断映射，从而导致生成无意义后果并引发模式解体；当模式解体产生时，判断器网络权值矩阵的奇怪值急剧减小，可从该问题动手解决模式解体问题。

与一般神经网络训练过程相比，GAN 模型中存在生成器 G 与判断器 D 之间的博弈机制，这使得 GAN 模式解体问题变得复杂。总而言之，GAN 模式解体问题钻研工作尚处于起步阶段，钻研登程的角度多样，未造成一个对立的框架来解释该问题。今后的工作如果能从 GAN 的博弈机制登程，将生成器和判断器两方面的相干因素综合起来，会有助于该问题的解决。

神经网络的体现次要取决于模型本身的特点，以及训练应用的实在样本集。同样，GAN 模型的训练学习的品质也受制于训练样本集的影响。一方面，样本集的本身外在数据分布状况可能会影响 GAN 的训练效率和生成品质。例如，在样本集上定义类内间隔集与类间间隔集，并依此提出基于间隔的可分性指数，用于量化样本可分性，并指出当不同品种样本按雷同散布混合时最难以辨别，应用这种样本集进行有监督学习时很难使模型有较好体现。这对于 GAN 的样本生成品质评估指标设计具备借鉴意义。另一方面，GAN 模型的一大特点是学习实在样本分布，因而须要足够多实在样本进行训练能力有较好体现，钻研如何应用小规模训练集失去较好的 GAN 模型是具备挑战和意义的。GAN 模型对训练集品质也有较高要求，而高质量的数据集往往难以获得，因而钻研哪些数据会影响模型体现，如何躲避低质量样本带来的负面影响，以升高对训练集品质的高要求，成为今后的钻研方向。

此外，在升高训练集样本数量需要方面已有一些钻研。通过迁徙学习，在预训练的生成器网络和判断器网络上应用适当的样本进行微调，但样本严重不足或样本与预训练数据区别较大时成果不佳。有研究者认为网络权值的奇怪值与生成样本的语义无关，因而通过对网络权值进行奇怪值合成，微调预训练模型的奇怪值来达到应用较少样本训练的目标。在 GAN 上应用元学习，在小样本训练问题上获得了肯定的成果。应用重建损失和三元组损失革新 GAN 的损失函数，从而将自监督学习的思维引入 GAN 中，在小样本训练问题上获得了一些成果。

对于升高训练集样本品质需要的钻研已有一些钻研。NRGAN 在模型中设置了图像生成器和噪声生成器，别离用以学习实在样本中的数据分布和噪声散布，从而在毋庸预知噪声散布的状况下从有噪训练集中生成无噪样本。

目前，无关训练集样本对 GAN 的影响的钻研仍处于初期，放大训练集规模往往导致对简单模式反对较差，而升高训练集样本品质需要则随同着过多假如。后续工作应进一步钻研产生这些限度的起因，并以此为领导使其利用场景更合乎真实情况。

神经网络鲁棒性反映当输出数据集上呈现渺小扰动后，模型仍然能在输入端体现出抗干扰的能力。GAN 的钻研与人工神经网络鲁棒性的钻研相辅相成，密切相关。一方面，GAN 应用反抗样本对网络模型进行训练，有助于晋升模型的鲁棒性。另一方面，神经网络鲁棒性的相干钻研与 GAN 的改良存在内在联系，如深度神经网络通过反抗训练后损失在峰值左近更加平滑，以及在 CNN 中应用 Lipschitz 条件能够使模型同时具备较好的鲁棒性与准确性，该畛域的相干钻研对于 GAN 的改良有肯定的参考借鉴价值，特地是在生成反抗样本品质的评估和生成器的指标钻研方面。

有研究者从反抗频度和反抗重大水平两方面形容神经网络在数据集上的鲁棒性。其中反抗频度反映数据集上对抗性扰动产生的可能性，反抗重大水平反映扰动产生时导致输入偏离的水平。该办法在 GAN 生成反抗样本数据集品质的评估层面具备借鉴价值，并对生成器的训练具备指导意义。另有研究者提出一种基于符号线性松弛的神经网络安全性分析方法，把对抗性扰动当作平安属性违反的一种束缚特例来解决，其框架能够定义 5 种不同的平安属性束缚，针对对抗性扰动的后果进行细化。这些工作有助于 GAN 生成器设计指标的分类钻研。

本文从不同方面综述了反抗生成网络（GANs）的现有模型办法。首先依据训练策略、构造变动、训练技巧、监督类型等方面对现有 GAN 办法进行了分类，并以经典网络为例，别离介绍了不同 GAN 网络的改良点。接着具体介绍了 GAN 网络的根本构造，并给出了较新的生成反抗网络倒退脉络。最初基于理论利用场景对经典罕用的 GAN 模型进行了介绍。咱们选取了 Kaggle 的五个罕用的 GAN 数据集，并别离进行了介绍。数据集链接别离搁置于数据集名称处。最初，针对现阶段的生成反抗网络前沿问题进行了介绍。

[1] GAN 网络及变体整顿

[2] A review on generative adversarial networks: Algorithms, theory, and applications

[3] Generative adversarial networks: An overview

[4] Generative Adversarial Networks (GANs) in networking: A comprehensive survey & evaluation

[5] 生成反抗网络及其利用钻研综述

[6] 生成反抗网络钻研综述

深度学习进阶篇[9]：反抗生成网络 GANs 综述、代表变体模型、训练策略、GAN 在计算机视觉利用和常见数据集介绍，以及前沿问题解决

反抗生成网络（GANs）综述

1、生成与判断

1.1 生成模型

2、什么是 GAN？

2.1 反抗思维

2.2 Generative Adversarial Network（GAN）

3、GAN 的倒退脉络

4、经典 GAN 模型介绍

4.1 GAN 的代表性变体

4.1.1 InfoGAN

4.1.2 Conditional GANs (cGANs)

4.1.3 CycleGAN

4.2 GANs 的训练策略

4.2.1 基于输入输出改良的 GAN 模型

4.2.2 基于生成器改良的 GAN 模型

4.2.3 基于判断器改良的 GAN 模型

4.2.4 基于多模块组合改良的 GAN 模型

4.2.5 基于模型穿插思维改良的 GAN 模型

5、GAN 的利用

5.1 计算机视觉与图像处理

5.1.1 超分辨率（SR）

5.1.2 图像合成与解决

人脸

个别指标

图像修复

人与图像生成过程之间的交互

5.1.3 纹理合成

5.1.4 指标检测

5.1.5 视频

5.1.6 其余图像和视觉利用

5.2 时序数据

5.2.1 自然语言解决

5.2.2 音乐

5.2.3 语音和音频

5.3 其余利用

5.3.1 医学畛域

5.3.2 三维重构

5.3.3 数据迷信

6、罕用数据集

6.1 形象艺术数据集

6.2 与 C. 埃莱根斯的高内容筛选

6.3 肺胸 X 光异样

6.4 假脸

6.5 眼镜或没有眼镜

7、前沿问题

7.1 模式解体问题

7.2 训练集样本的影响

7.3 与模型鲁棒性问题钻研的穿插

8、总结

参考文献