知行编程网知行编程网  2022-06-14 11:00 知行编程网 隐藏边栏 |   抢沙发  13 
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从一个小白的角度理解GAN网络

来自 | CSDN博客 作者 | JensLee

编辑 | 深度学习这件小事

本文仅作学术交流,如有侵权,请联系后台删除

从一个小白的方式理解GAN网络(生成对抗网络),可以认为是一个造假机器,造出来的东西跟真的一样,下面开始讲如何造假:(主要讲解GAN代码,代码很简单)

我们首先以造小狗的假图片为例。

首先需要一个生成小狗图片的模型,我们称之为generator,还有一个判断小狗图片是否是真假的判别模型discrimator,

从一个小白的角度理解GAN网络

首先输入一个1000维的噪声,然后送入生成器,生成器的具体结构如下所示(不看也可以,看完全篇回来再看也一样):

从一个小白的角度理解GAN网络

其实比较简单,代码如下所示:



生成器接受一个1000维的随机生成的数组,然后输出一个64×64×3通道的图片数据。输出就是一个图片。不必太过深究,输入是1000个随机数字,输出是一张图片。

下面再看判别器代码与结构:

从一个小白的角度理解GAN网络

代码如下所示:



 输入是64,64,3的图片,输出是一个数1或者0,代表图片是否是狗。

下面根据代码讲具体操作:

从一个小白的角度理解GAN网络

把真图与假图。进行拼接,然后打上标签,真图标签是1,假图标签是0,送入训练的网络。


 

这里要是看不明白的话可以结合别人的讲解结合来看。

在这里训练好之后,判别器的精度会不断提高。

下面是重头戏了,也是GAN网络的核心:



他的网络结构如下所示:

从一个小白的角度理解GAN网络

这个模型有生成器与判别器组成:看代码,这个模型上半部分是生成网络,下半部分是判别网络,生成网络首先生成假图,然后送入判别网络中进行判断,这里有一个d.trainable=False,意思是,只调整生成器,判别的的参数不做更改。简直巧妙。

然后我们来看如何训练生成网络,这一块也是核心区域:



重点在于这句代码



首先这个网络模型(定义在上面),先传入生成器中,然后生成器生成图片之后,把图片传入判别器中,标签此刻传入的是1,真实的图片,但实际上是假图,此刻判别器就会判断为假图,然后模型就会不断调整生成器参数,此刻的判别器的参数被设置为为不可调整,d.trainable=False,所以为了不断降低loss值,模型就会一直调整生成器的参数,直到判别器认为这是真图。此刻判别器与生成器达到了一个平衡。也就是说生成器产生的假图,判别器已经分辨不出来了。所以继续迭代,提高判别器精度,如此往复循环,直到生成连人都辨别不了的图片。

最后我训练了大概65轮,实际上生成比较真实的狗的图片我估计可能上千轮了,当然不同的网络结构,所需要的迭代次数也不一样。我这个因为太费时间,就跑了大概,可以看出大概有个狗模样。这个是训练了65轮之后的效果:

从一个小白的角度理解GAN网络

以上就是全部的内容了。

原文链接:https://blog.csdn.net/LEE18254290736/java/article/details/97371930


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这个人很懒,什么都没写

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