一、WGAN-GP的简介
WGAN-GP代表了深度学习中生成对抗网络（GANs）的一次重要改进。WGAN-GP的全称是Wasserstein GAN with Gradient Penalty（带梯度惩罚的Wasserstein GAN），它于2017年由Ishaan Gulrajani等人首次提出。相对于传统GAN的损失函数（Jensen-Shannon Divergence和KL散度），WGAN-GP采用了Wasserstein距离：WGAN-GP通过最大化生成模型和真实样本之间的Wasserstein距离与Lipschitz约束而获得更加稳定的训练过程。
换句话说，WGAN-GP更容易将GAN的优化问题转化为用深度网络去估计两个分布之间的Wasserstein距离这一问题。WGAN-GP是一个星形结构，其中生成器网络与判别器网络相互作用。令人惊奇的是，WGAN-GP的生成器网络可以生成更真实的样本，而判别器网络可以更好地辨别这些样本。
二、WGAN-GP的原理解释
Wasserstein GAN是一种使用Wasserstein距离作为并发学习中损失函数的GAN模型。Wasserstein距离在计算两个概率分布之间的距离时，可以比其他距离标准更加准确。
对于比较真实分布p和生成分布q，Wasserstein距离定义为：W(p, q)=inf (E[f(x)-f(y)])，其中f是Lipschitz 连续函数，||f||L<=1。事实上，Wasserstein距离比KL散度更适用于GAN模型，因为Wasserstein距离是可微分和连续的，并且在深度学习的训练过程中可以更好地反映两个分布之间的差异。
同时，对于Wasserstein GAN，也需要考虑梯度截断，确保生成器和判别器网络的权重在一定的范围内。为了实现Lipschitz连续性，Wasserstein GAN需要确保W的梯度是有限且权重也有限的，这种限制导致WGAN的梯度消失和模型崩溃问题得到了缓解。
三、WGAN-GP的优点
相比于传统的GAN，WGAN-GP带来了以下四个显著的优点：
1. 避免模式崩溃：传统GAN经常会出现“模式崩溃”问题，即生成器趋向于生成相同的样本。WGAN-GP的梯度惩罚机制可有效避免这种情况出现。
2. 更稳定的训练过程：WGAN-GP使用Wasserstein距离是可微分和连续的，因此其训练过程更加稳定。
3. 更快的收敛速度：对于某些数据集，WGAN-GP收敛速度比传统GAN更快。
4. 实现神经元级别的控制：WGAN-GP中的梯度惩罚机制可以提供更加准确的梯度信息，使得我们能够更加精確地控制生成器的特征输出。
四、WGAN-GP的代码实现
下面给出WGAN-GP的PyTorch实现示例：
# WGAN-GP代码实现：
import torch
from torch import nn
from torch.autograd import Variable
from torch.optim import RMSprop
class Generator(nn.Module):
def __init__(self):
super(Generator, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(100, 128) # 输入层-->中间层
self.fc2 = nn.Linear(128, 256)
self.fc3 = nn.Linear(256, 28*28) # 中间层-->输出层
def forward(self, x):
x = nn.LeakyReLU(0.2)(self.fc1(x))
x = nn.LeakyReLU(0.2)(self.fc2(x))
x = nn.Tanh()(self.fc3(x)) # Tanh函数压缩至0~1
return x
class Discriminator(nn.Module):
def __init__(self):
super(Discriminator, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(28*28, 256) # 输入层-->中间层
self.fc2 = nn.Linear(256, 128)
self.fc3 = nn.Linear(128, 1) # 中间层-->输出层
def forward(self, x):
x = nn.LeakyReLU(0.2)(self.fc1(x))
x = nn.LeakyReLU(0.2)(self.fc2(x))
x = nn.Sigmoid()(self.fc3(x)) # Sigmoid函数压缩至0~1
return x
def calc_gradient_penalty(netD, real_data, fake_data):
alpha = torch.rand(real_data.size()).cuda()
interpolates = alpha * real_data + ((1 - alpha) * fake_data)
interpolates = Variable(interpolates, requires_grad=True)
disc_interpolates = netD(interpolates)
gradients = torch.autograd.grad(outputs=disc_interpolates, inputs=interpolates,
grad_outputs=torch.ones(disc_interpolates.size()).cuda(),
create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True)[0]
gradient_penalty = ((gradients.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * 10
return gradient_penalty
discriminator = Discriminator().cuda()
generator = Generator().cuda()
batch_size = 64
real_data = torch.Tensor()
fake_data = torch.Tensor()
optimizer_D = RMSprop(discriminator.parameters(), lr=0.00005)
optimizer_G = RMSprop(generator.parameters(), lr=0.00005)
dataset_zh = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transforms.Compose([
transforms.ToTensor(), # Tensor化
transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) # 正则化
]))
# 训练过程
for epoch in range(100):
for idx_batch, (real, _) in enumerate(torch.utils.data.DataLoader(dataset_zh,
batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=4)):
real_data.resize_(real.size()).copy_(real)
fake = generator(torch.randn(batch_size, 100).cuda())
fake_data.resize_(fake.size()).copy_(fake)
critic_loss = nn.ReLU()(1 + discriminator(fake_data).mean() - discriminator(real_data).mean())
critic_loss.backward(retain_graph=True)
optimizer_D.step()
# 判别器的权重限制
for param in discriminator.parameters():
param.data.clamp_(-0.01, 0.01)
gradient_penalty = calc_gradient_penalty(discriminator, real_data, fake_data)
optimizer_D.zero_grad()
(0.1 * gradient_penalty + critic_loss).backward()
optimizer_D.step()
if idx_batch % 10 == 0:
generator.zero_grad()
g_loss = -discriminator(generator(torch.randn(batch_size, 100).cuda())).mean()
generator.zero_grad()
g_loss.backward()
optimizer_G.step()
print(epoch)
五、总结
WGAN-GP是GAN中的一种非常有用的改进型模型。相比于传统GAN，它具有更加稳定的训练过程、更快的收敛速度以及更加精准的生成特征输出控制能力。同时，WGAN-GP的代码实现过程比较简单，便于初学者在实践中运用。
原创文章，作者：SAYTL，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/334725.html
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