不要怂，就是GAN (生成式对抗网络) （一）

前面我们用 TensorFlow 写了简单的 cifar10 分类的代码，得到还不错的结果，下面我们来研究一下生成式对抗网络 GAN，并且用 TensorFlow 代码实现。

自从 Ian Goodfellow 在 14 年发表了 论文 Generative Adversarial Nets 以来，生成式对抗网络 GAN 广受关注，加上学界大牛 Yann Lecun 在 Quora 答题时曾说，他最激动的深度学习进展是生成式对抗网络，使得 GAN 成为近年来在机器学习领域的新宠，可以说，研究机器学习的人，不懂 GAN，简直都不好意思出门。

下面我们来简单介绍一下生成式对抗网络，主要介绍三篇论文：1）Generative Adversarial Networks；2）Conditional Generative Adversarial Nets；3）Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks。

首先来看下第一篇论文，了解一下 GAN 的过程和原理：

GAN 启发自博弈论中的二人零和博弈（two-player game），GAN 模型中的两位博弈方分别由生成式模型（generative model）和判别式模型（discriminative model）充当。生成模型 G 捕捉样本数据的分布，用服从某一分布（均匀分布，高斯分布等）的噪声 z 生成一个类似真实训练数据的样本，追求效果是越像真实样本越好；判别模型 D 是一个二分类器，估计一个样本来自于训练数据（而非生成数据）的概率，如果样本来自于真实的训练数据，D 输出大概率，否则，D 输出小概率。可以做如下类比：生成网络 G 好比假币制造团伙，专门制造假币，判别网络 D 好比警察，专门检测使用的货币是真币还是假币，G 的目标是想方设法生成和真币一样的货币，使得 D 判别不出来，D 的目标是想方设法检测出来 G 生成的假币。如图所示：

在训练的过程中固定一方，更新另一方的网络权重，交替迭代，在这个过程中，双方都极力优化自己的网络，从而形成竞争对抗，直到双方达到一个动态的平衡（纳什均衡），此时生成模型 G 恢复了训练数据的分布（造出了和真实数据一模一样的样本），判别模型再也判别不出来结果，准确率为 50%，约等于乱猜。

上述过程可以表述为如下公式：

当固定生成网络 G 的时候，对于判别网络 D 的优化，可以这样理解：输入来自于真实数据，D 优化网络结构使自己输出 1，输入来自于生成数据，D 优化网络结构使自己输出 0；当固定判别网络 D 的时候，G 优化自己的网络使自己输出尽可能和真实数据一样的样本，并且使得生成的样本经过 D 的判别之后，D 输出高概率。

第一篇文章，在 MNIST 手写数据集上生成的结果如下图：

最右边的一列是真实样本的图像，前面五列是生成网络生成的样本图像，可以看到生成的样本还是很像真实样本的，只是和真实样本属于不同的类，类别是随机的。

第二篇文章想法很简单，就是给 GAN 加上条件，让生成的样本符合我们的预期，这个条件可以是类别标签（例如 MNIST 手写数据集的类别标签），也可以是其他的多模态信息（例如对图像的描述语言）等。用公式表示就是：

式子中的 y 是所加的条件，结构图如下：

生成结果如下图：

图中所加的条件 y 是类别标签。

第三篇文章在实际中是代码使用率最高的一篇文章，本系列文的代码也是这篇文章代码的初级版本，它优化了网络结构，加入了 conv，batch_norm 等层，使得网络更容易训练，网络结构如下：

可以有加条件和不加条件两种网络，论文还做了好多试验，展示了这个网络在各种数据集上的结果。有兴趣同学可以去看论文，此文我们只从代码的角度理解去理解它。

参考文献：

1. http://blog.csdn.net/solomon1558/article/details/52549409