NetGANOperator

NetGANOperator[{generator,discriminator}]

表示一个网络，用生成网络 generator 和分类网络 discriminator 来执行 generative adversarial network (GAN) 训练.

NetGANOperator[{generator,discriminator},loss]

指定使用的损失函数类型.

更多信息和选项

  • NetGANOperator 可用于训练各种类型数据的生成模型.
  • 在训练 NetGANOperator[…] 过程中，生成器和判别器进行零和游戏竞赛. 生成器试图欺骗判别器，判别器试图区分真实数据与生成数据.
  • 在 NetGANOperator[{generator,discriminator},…] 中，generator 和 discriminator 应接受一个输入，生成一个输出. 另外，generator 应生成与 discriminator 的输入兼容的输出，即应输出一个标量.
  • NetGANOperator[…] 的输入端口为：
  • "Sample"真实样本，判别器应给出高分
    "Latent"输入生成器的种子，以生成假样本
  • 输出端口为：
  • "LossReal"判别器在真实样本上的损失
    "LossFake"判别器在假样本上的损失
    "GeneratedFake"生成的假样本
  • NetGANOperator 实现以下结构：
  • 在 NetGANOperator[…] 的训练过程中，NetTrain 自动最小化判别器的损失 "LossReal" 与 "LossFake" 的和. 从判别器到生成器的梯度被反转，因此 NetTrain 使生成器的 "LossFake" 最大化.
  • 通常情况下，TrainingUpdateSchedule 被用在 NetTrain 中，以避免同时对判别器和生成器进行更新. TrainingUpdateSchedule 还可使对判别器的更新比生成器的更新更频繁.
  • 在 NetGANOperator[…,loss] 中，loss 的可能的值包括：
  • Automatic根据判别器的输出层自动计算损失
    "JensenShannon"Jensen-Shannon 散度
    "Wasserstein"在 Wasserstein-GAN 中使用的 Earth Mover 距离的近似
  • 当设为 "JensenShannon" 时，由下式给出损失：
  • "LossReal"-Log[discriminator[sample]]
    "LossFake"-Log[1-discriminator[generator[latent]]
  • 当设为 "Wasserstein" 时，由下式给出损失：
  • "LossReal"-discriminator[sample]
    "LossFake"discriminator[generator[latent]]
  • 可包含以下训练参数：
  • LearningRateMultipliersAutomatic网络中可训练数组的学习率乘子
  • Options[NetGANOperator] 给出构建运算器的默认选项的列表. Options[NetGANOperator[…]] 给出在一些数据上运行运算器的默认选项列表.
  • Information[NetGANOperator[…]] 给出关于运算器的报告.
  • Information[NetGANOperator[…],prop] 给出 NetGANOperator[…] 的属性 prop 的值. 可能的属性与 NetGraph 相同.

范例

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基本范例  (1)

定义一个 NetGANOperator 来生成数字：

训练该 operator，交替更新生成器和判别器：

提取生成器：

生成数字并可视化其分布：

应用  (4)

一维分布的样本  (1)

取一个目标分布：

定义如何从该分布中采样：

绘制随机样本的分布和直方图：

定义标量值生成器：

定义输出给定标量的分数的判别器：

创建一个 NetGANOperator，嵌入生成器和判别器，以对抗的方式训练它们：

创建一个数据生成器，生成隐随机变量和真实数据样本：

该数据生成器的样本：

为了监测 NetGANOperator 的训练，编写一个函数，来查看生成的样本：

查看 NetGANOperator 的随机初始化：

此图中，绿色曲线是目标分布，红色曲线是判别函数，橙色直方图表示生成的伪造数字的分布.

训练生成对抗网络并实时查看其性能：

查看已训练模型的生成：

生成数字并绘制直方图：

二维分布的样本  (1)

取目标二维分布：

绘制分布：

定义一个数字对生成器：

定义一个判别器，输出给定数字对的分数：

创建一个 NetGANOperator，嵌入生成器和判别器，以对抗的方式训练它们：

在某些数据上计算损失和生成的成对的点：

编写一个函数可视化 NetGANOperator 的生成器和判别器的性能：

进行的是随机初始化，生成的样本是随机的：

训练 NetGANOperator：

训练后，生成的样本更符合目标分布：

生成数字的图像  (1)

取 MNIST 数据集的图像：

定义图像的二元判别器：

为大小相同的图像定义生成器：

定义一个数据生成器，给出随机种子和数字的采样图像：

定义一个函数，监测生成的图像的质量：

在随机初始化的 NetGANOperator 上试用该函数：

训练 NetGANOperator 生成图像，并查看训练过程中生成的图像：

从训练过的 NetGANOperator 中提取生成器，并用它来生成新的数字图像：

用 Cycle-GAN 将数字转换成另一个数字  (1)

获取两个不同数字的图像：

对一些随机图像进行采样：

取一个预训练过的图像分类器：

利用此预训练过的分类器定义二元判别器：

定义一个生成器，接受一幅图像，生成另一幅形状相同的图像：

定义 Cycle-GAN 结构，使用两个 NetGANOperator 和共享的生成器，将循环一致性损失添加到对抗性损失中：

定义一个函数，可视化生成的图像：

查看采用随机初始化生成的图像：

训练 Cycle-GAN：

属性和关系  (1)

考虑有几个生成器和判别器，以及相应的 NetGANOperator：

NetGANOperator 中的生成器从判别器接收反梯度：

如果单独训练 NetGANOperator，在生成器之前或之后没有网络层，这等效于使用负的学习率乘子：

训练 NetGANOperator 相当于训练下面的 NetGraph：

它还等价于下面的 NetGraph，其中有两处共享判别器：

Wolfram Research (2020)，NetGANOperator，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/NetGANOperator.html.

文本

Wolfram Research (2020)，NetGANOperator，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/NetGANOperator.html.

CMS

Wolfram 语言. 2020. "NetGANOperator." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/NetGANOperator.html.

APA

Wolfram 语言. (2020). NetGANOperator. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/NetGANOperator.html 年

BibTeX

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