Re: [問題] GAN 實作以及loss function的問題

看板DataScience作者janus7799 (Janus逍遙)時間4年前 (2020/09/28 23:37)推噓3(3推 0噓 4→)

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※ 引述《eggy1018 (羅密歐與豬過夜)》之銘言： : 各位Data Science 版的大大們好，最近在深入研究GAN時，對於他的loss function的了 : 解以及實作上仍存有疑惑。 : 問題點 : 最初開始推導的loss function 如下圖 : https://i.imgur.com/cafOjej.jpg

: 意思是G, D min max這個function吧？換句話說是同個loss funcion？ : 可是.... : 在實作上G, D的loss function卻不太一樣 : Generator loss function : https://i.imgur.com/tNVfz6s.jpg

: Discriminator loss function : https://i.imgur.com/4pzT6Hh.jpg

: 在自己以前學習的認知中，D要max上圖的Lisa function, G要min之，，所以我以為可能 : 是同個loss function但是一個是正的一個是負的，然而實作上的方式卻跟數學意義上不 : 太一樣... : 希望各位版友能給我一點意見，真的卡了很久，謝謝大家！剛好對GAN有些許了解，在這邊分享一下個人看法。不常在PTT發文，希望排版不會太難看。首先，GAN的發展非常快速，以下皆基於原始的GAN(Goodfellow et al. in NIPS 2014)討論。先回答原Po的問題：為什麼原Po貼的程式碼(應該是PyTorch-GAN)中，generator與discri minator實作是這樣寫？參考下圖GAN的objective function V，以gradient decent來說，一般GAN實作的loss fu nction確實是只差一個負號：discriminator為-V，generator為V。至於程式碼上為什麼好像不只是差一個負號是因為V的其中一部分generator根本不需要考慮，也就是真實的觀測資料部分，就算寫進loss function，對generator來說也是屬於常數，偏微分後會消去，因此在寫code時一般直接省略。 https://i.imgur.com/EtDkvLi.jpg

在原Po貼的程式碼中，先不管那個auxiliary_loss，discriminator在adversarial_loss 計算了兩次：一次計算真實資料與正類標籤(code中的valid)的binary cross entropy ( 以下簡稱BCE)，一次計算生成資料與副類標籤(code中的fake)的BCE。而generator只計算生成資料與「正類標籤」的BCE。以實作上來說，generator與discriminator的loss好像是差一個負號的事情。但以理論上兩者的目標卻不是僅僅是差一個負號這麼單純。要說到generator與discriminator的目標，那就不得不談一下GAN到底解決的什麼問題。回顧一下所謂的generative model。在機率統計理論中, 生成模型(generative model)是指能夠隨機生成觀測數據的模型。所以訓練一個generative model其實就是希望模型輸出與觀測數據的分布越接近越好，或者說minimize這兩者之間的divergence。如果說我們的generative model是一個簡單的model，比如說Gaussian mixture model，那麼算個divergence，比如說JS divergence，就是一件不難的事情。但如果今天generat ive model是一個neural network，那就有點困難了。而這就是GAN厲害的地方，GAN很聰明地使用到了經過訓練的分類器其實可以一定程度第代表資料的divergence這件事，用實質為分類器的discriminator估divergence，並以此訓練generator。所以實際上也不能說discriminator在minimize BCE而generator在maximize BCE，而是di scriminator在minimize BCE，而generator在maximize discriminator可以找到的最小BC E。 https://i.imgur.com/9IpLHvy.jpg

為了盡量逼近這個目標，GAN一般採用交互訓練的方法，先訓練discriminator數次，在訓練generator一次，如此重複直到訓練結束。 https://i.imgur.com/YCtPw4T.jpg

附帶一提，Goodfellow在2014年的論文中discriminator與generator的loss也不只是差一個負號，不過其實照他的方法或是直接加負號都是可以訓練的。 --- 以上拋磚引玉提供一點粗淺見解。希望有幫助，也歡迎一起討論。關於一些GAN的細節可以參考這篇文章 https://tinyurl.com/y4l2q5vf 或是李宏毅老師的這段投影片 https://youtu.be/DMA4MrNieWo

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