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GAN 很复杂?如何用不到 50 行代码训练 GAN(基于 PyTorch)

本文作者:三川 2017-02-19 20:55
导语:GAN 比你想象的其实更容易。

GAN 很复杂?如何用不到 50 行代码训练 GAN(基于 PyTorch)

编者按:上图是 Yann LeCun 对 GAN 的赞扬,意为“GAN 是机器学习过去 10 年发展中最有意思的想法。”

本文作者为前谷歌高级工程师、AI 初创公司 Wavefront 创始人兼 CTO Dev Nag,介绍了他是如何用不到五十行代码,在 PyTorch 平台上完成对 GAN 的训练。雷锋网编译整理。

GAN 很复杂?如何用不到 50 行代码训练 GAN(基于 PyTorch)

Dev Nag

什么是 GAN?

在进入技术层面之前,为照顾新入门的开发者,雷锋网先来介绍下什么是 GAN。

2014 年,Ian Goodfellow 和他在蒙特利尔大学的同事发表了一篇震撼学界的论文。没错,我说的就是《Generative Adversarial Nets》,这标志着生成对抗网络(GAN)的诞生,而这是通过对计算图和博弈论的创新性结合。他们的研究展示,给定充分的建模能力,两个博弈模型能够通过简单的反向传播(backpropagation)来协同训练。

这两个模型的角色定位十分鲜明。给定真实数据集 R,G 是生成器(generator),它的任务是生成能以假乱真的假数据;而 D 是判别器 (discriminator),它从真实数据集或者 G 那里获取数据, 然后做出判别真假的标记。Ian Goodfellow 的比喻是,G 就像一个赝品作坊,想要让做出来的东西尽可能接近真品,蒙混过关。而 D 就是文物鉴定专家,要能区分出真品和高仿(但在这个例子中,造假者 G 看不到原始数据,而只有 D 的鉴定结果——前者是在盲干)。

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理想情况下,D 和 G 都会随着不断训练,做得越来越好——直到 G 基本上成为了一个“赝品制造大师”,而 D 因无法正确区分两种数据分布输给 G。

实践中,Ian Goodfellow 展示的这项技术在本质上是:G 能够对原始数据集进行一种无监督学习,找到以更低维度的方式(lower-dimensional manner)来表示数据的某种方法。而无监督学习之所以重要,就好像雷锋网反复引用的 Yann LeCun 的那句话:“无监督学习是蛋糕的糕体”。这句话中的蛋糕,指的是无数学者、开发者苦苦追寻的“真正的 AI”。

用 PyTorch 训练 GAN

Dev Nag:在表面上,GAN 这门如此强大、复杂的技术,看起来需要编写天量的代码来执行,但事实未必如此。我们使用 PyTorch,能够在 50 行代码以内创建出简单的 GAN 模型。这之中,其实只有五个部分需要考虑:

  • R:原始、真实数据集

  • I:作为熵的一项来源,进入生成器的随机噪音

  • G:生成器,试图模仿原始数据

  • D:判别器,试图区别 G 的生成数据和 R

  • 我们教 G 糊弄 D、教 D 当心 G 的“训练”环。

1.) R:在我们的例子里,从最简单的 R 着手——贝尔曲线(bell curve)。它把平均数(mean)和标准差(standard deviation)作为输入,然后输出能提供样本数据正确图形(从 Gaussian 用这些参数获得 )的函数。在我们的代码例子中,我们使用 4 的平均数和 1.25 的标准差。

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2.) I:生成器的输入是随机的,为提高点难度,我们使用均匀分布(uniform distribution )而非标准分布。这意味着,我们的 Model G 不能简单地改变输入(放大/缩小、平移)来复制 R,而需要用非线性的方式来改造数据。

GAN 很复杂?如何用不到 50 行代码训练 GAN(基于 PyTorch)

3.) G: 该生成器是个标准的前馈图(feedforward graph)——两层隐层,三个线性映射(linear maps)。我们使用了 ELU (exponential linear unit)。G 将从 I 获得平均分布的数据样本,然后找到某种方式来模仿 R 中标准分布的样本。

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4.) D: 判别器的代码和 G 的生成器代码很接近。一个有两层隐层和三个线性映射的前馈图。它会从 R 或 G 那里获得样本,然后输出 0 或 1 的判别值,对应反例和正例。这几乎是神经网络的最弱版本了。

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5.) 最后,训练环在两个模式中变幻:第一步,用被准确标记的真实数据 vs. 假数据训练 D;随后,训练 G 来骗过 D,这里是用的不准确标记。道友们,这是正邪之间的较量。

GAN 很复杂?如何用不到 50 行代码训练 GAN(基于 PyTorch)

即便你从没接触过 PyTorch,大概也能明白发生了什么。在第一部分(绿色),我们让两种类型的数据经过 D,并对 D 的猜测 vs. 真实标记执行不同的评判标准。这是 “forward” 那一步;随后我们需要 “backward()” 来计算梯度,然后把这用来在 d_optimizer step() 中更新 D 的参数。这里,G 被使用但尚未被训练。

在最后的部分(红色),我们对 G 执行同样的操作——注意我们要让 G 的输出穿过 D (这其实是送给造假者一个鉴定专家来练手)。但在这一步,我们并不优化、或者改变 D。我们不想让鉴定者 D 学习到错误的标记。因此,我们只执行 g_optimizer.step()。

这就完成了。据雷锋网(公众号:雷锋网)了解,还有一些其他的样板代码,但是对于 GAN 来说只需要这五个部分,没有其他的了。

在 D 和 G 之间几千轮交手之后,我们会得到什么?判别器 D 会快速改进,而 G 的进展要缓慢许多。但当模型达到一定性能之后,G 才有了个配得上的对手,并开始提升,巨幅提升。

两万轮训练之后,G 的输入平均值超过 4,但会返回到相当平稳、合理的范围(左图)。同样的,标准差一开始在错误的方向降低,但随后攀升至理想中的 1.25 区间(右图),达到 R 的层次。

GAN 很复杂?如何用不到 50 行代码训练 GAN(基于 PyTorch)

所以,基础数据最终会与 R 吻合。那么,那些比 R 更高的时候呢?数据分布的形状看起来合理吗?毕竟,你一定可以得到有 4.0 的平均值和 1.25 标准差值的均匀分布,但那不会真的符合 R。我们一起来看看 G 生成的最终分布。

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结果是不错的。左侧的尾巴比右侧长一些,但偏离程度和峰值与原始 Gaussian 十分相近。G 接近完美地再现了原始分布 R——D 落于下风,无法分辨真相和假相。而这就是我们想要得到的结果——使用不到 50 行代码。

该说的都说完了,老司机请上 GitHub 把玩全套代码。

地址:https://github.com/devnag/pytorch-generative-adversarial-networks

via medium

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