不到200 行代碼,教你如何用 Keras 搭建生成對抗網絡(GAN)

生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks，GAN）最早由 Ian Goodfellow 在 2014 年提出，是目前深度學習領域最具潛力的研究成果之一。它的核心思想是：同時訓練兩個相互協作、同時又相互競爭的深度神經網絡（一個稱為生成器 Generator，另一個稱為判別器 Discriminator）來處理無監督學習的相關問題。在訓練過程中，兩個網絡最終都要學習如何處理任務。

通常，我們會用下面這個例子來說明 GAN 的原理：將警察視為判別器，製造假幣的犯罪分子視為生成器。一開始，犯罪分子會首先向警察展示一張假幣。警察識別出該假幣，並向犯罪分子反饋哪些地方是假的。接著，根據警察的反饋，犯罪分子改進工藝，製作一張更逼真的假幣給警方檢查。這時警方再反饋，犯罪分子再改進工藝。不斷重複這一過程，直到警察識別不出真假，那麼模型就訓練成功了。

雖然 GAN 的核心思想看起來非常簡單，但要搭建一個真正可用的 GAN 網絡卻並不容易。因為畢竟在 GAN 中有兩個相互耦合的深度神經網絡，同時對這兩個網絡進行梯度的反向傳播，也就比一般場景困難兩倍。

為此，本文將以深度卷積生成對抗網絡（Deep Convolutional GAN，DCGAN）為例，介紹如何基於 Keras 2.0 框架，以 Tensorflow 為後端，在 200 行代碼內搭建一個真實可用的 GAN 模型，並以該模型為基礎自動生成 MNIST 手寫體數字。

  判別器

判別器的作用是判斷一個模型生成的圖像和真實圖像比，有多逼真。它的基本結構就是如下圖所示的卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）。對於 MNIST 數據集來說，模型輸入是一個 28x28 像素的單通道圖像。Sigmoid 函數的輸出值在 0-1 之間，表示圖像真實度的概率，其中 0 表示肯定是假的，1 表示肯定是真的。與典型的 CNN 結構相比，這裡去掉了層之間的 max-pooling，而是採用了步進卷積來進行下採樣。這裡每個 CNN 層都以 LeakyReLU 為激活函數。而且為了防止過擬合和記憶效應，層之間的 dropout 值均被設置在 0.4-0.7 之間。具體在 Keras 中的實現代碼如下。

self.D = Sequential()
depth = 64
dropout = 0.4
# In: 28 x 28 x 1, depth = 1
# Out: 10 x 10 x 1, depth=64
input_shape = (self.img_rows, self.img_cols, self.channel)
self.D.add(Conv2D(depth*1, 5, strides=2, input_shape=input_shape,\
padding='same', activation=LeakyReLU(alpha=0.2)))
self.D.add(Dropout(dropout))
self.D.add(Conv2D(depth*2, 5, strides=2, padding='same',\
activation=LeakyReLU(alpha=0.2)))
self.D.add(Dropout(dropout))
self.D.add(Conv2D(depth*4, 5, strides=2, padding='same',\
activation=LeakyReLU(alpha=0.2)))
self.D.add(Dropout(dropout))
self.D.add(Conv2D(depth*8, 5, strides=1, padding='same',\
activation=LeakyReLU(alpha=0.2)))
self.D.add(Dropout(dropout))
# Out: 1-dim probability
self.D.add(Flatten())
self.D.add(Dense(1))
self.D.add(Activation('sigmoid'))
self.D.summary()

  生成器

生成器的作用是合成假的圖像，其基本機構如下圖所示。圖中，我們使用了卷積的倒數，即轉置卷積（transposed convolution），從 100 維的噪聲（滿足 -1 至 1 之間的均勻分布）中生成了假圖像。如在 DCGAN 模型中提到的那樣，去掉微步進卷積，這裡我們採用了模型前三層之間的上採樣來合成更逼真的手寫圖像。在層與層之間，我們採用了批量歸一化的方法來平穩化訓練過程。以 ReLU 函數為每一層結構之後的激活函數。最後一層 Sigmoid 函數輸出最後的假圖像。第一層設置了 0.3-0.5 之間的 dropout 值來防止過擬合。具體代碼如下。

self.G = Sequential()
dropout = 0.4
depth = 64+64+64+64
dim = 7
# In: 100
# Out: dim x dim x depth
self.G.add(Dense(dim*dim*depth, input_dim=100))
self.G.add(BatchNormalization(momentum=0.9))
self.G.add(Activation('relu'))
self.G.add(Reshape((dim, dim, depth)))
self.G.add(Dropout(dropout))
# In: dim x dim x depth
# Out: 2*dim x 2*dim x depth/2
self.G.add(UpSampling2D())
self.G.add(Conv2DTranspose(int(depth/2), 5, padding='same'))
self.G.add(BatchNormalization(momentum=0.9))
self.G.add(Activation('relu'))
self.G.add(UpSampling2D())
self.G.add(Conv2DTranspose(int(depth/4), 5, padding='same'))
self.G.add(BatchNormalization(momentum=0.9))
self.G.add(Activation('relu'))
self.G.add(Conv2DTranspose(int(depth/8), 5, padding='same'))
self.G.add(BatchNormalization(momentum=0.9))
self.G.add(Activation('relu'))
# Out: 28 x 28 x 1 grayscale image [0.0,1.0] per pix
self.G.add(Conv2DTranspose(1, 5, padding='same'))
self.G.add(Activation('sigmoid'))
self.G.summary()
return self.G

  生成 GAN 模型

下面我們生成真正的 GAN 模型。如上所述，這裡我們需要搭建兩個模型：一個是判別器模型，代表警察；另一個是對抗模型，代表製造假幣的犯罪分子。

判別器模型

下面代碼展示了如何在 Keras 框架下生成判別器模型。上文定義的判別器是為模型訓練定義的損失函數。這裡由於判別器的輸出為 Sigmoid 函數，因此採用了二進位交叉熵為損失函數。在這種情況下，以 RMSProp 作為優化算法可以生成比 Adam 更逼真的假圖像。這裡我們將學習率設置在 0.0008，同時還設置了權值衰減和clipvalue等參數來穩定後期的訓練過程。如果你需要調節學習率，那麼也必須同步調節其他相關參數。

optimizer = RMSprop(lr=0.0008, clipvalue=1.0, decay=6e-8)
self.DM = Sequential()
self.DM.add(self.discriminator())
self.DM.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer,\
metrics=['accuracy'])

對抗模型

如圖所示，對抗模型的基本結構是判別器和生成器的疊加。生成器試圖騙過判別器，同時從其反饋中提升自己。如下代碼中演示了如何基於 Keras 框架實現這一部分功能。其中，除了學習速率的降低和相對權值衰減之外，訓練參數與判別器模型中的訓練參數完全相同。

optimizer = RMSprop(lr=0.0004, clipvalue=1.0, decay=3e-8)
self.AM = Sequential()
self.AM.add(self.generator())
self.AM.add(self.discriminator())
self.AM.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer,\
metrics=['accuracy'])

訓練

搭好模型之後，訓練是最難實現的部分。這裡我們首先用真實圖像和假圖像對判別器模型單獨進行訓練，以判斷其正確性。接著，對判別器模型和對抗模型輪流展開訓練。如下圖展示了判別器模型訓練的基本流程。在 Keras 框架下的實現代碼如下所示。

images_train = self.x_train[np.random.randint(0,
self.x_train.shape[0], size=batch_size), :, :, :]
noise = np.random.uniform(-1.0, 1.0, size=[batch_size, 100])
images_fake = self.generator.predict(noise)
x = np.concatenate((images_train, images_fake))
y = np.ones([2*batch_size, 1])
y[batch_size:, :] = 0
d_loss = self.discriminator.train_on_batch(x, y)
y = np.ones([batch_size, 1])
noise = np.random.uniform(-1.0, 1.0, size=[batch_size, 100])
a_loss = self.adversarial.train_on_batch(noise, y)

訓練過程中需要非常耐心，這裡列出一些常見問題和解決方案：

問題1：最終生成的圖像噪點太多。

解決：嘗試在判別器和生成器模型上引入 dropout，一般更小的 dropout 值（0.3-0.6）可以產生更逼真的圖像。

問題2：判別器的損失函數迅速收斂為零，導致發生器無法訓練。

解決：不要對判別器進行預訓練。而是調整學習率，使判別器的學習率大於對抗模型的學習率。也可以嘗試對生成器換一個不同的訓練噪聲樣本。

問題3：生成器輸出的圖像仍然看起來像噪聲。

解決：檢查激活函數、批量歸一化和 dropout 的應用流程是否正確。

問題4：如何確定正確的模型/訓練參數。

解決：嘗試從一些已經發表的論文或代碼中找到參考，調試時每次只調整一個參數。在進行 2000 步以上的訓練時，注意觀察在 500 或 1000 步左右參數值調整的效果。

  輸出情況

下圖展示了在訓練過程中，整個模型的輸出變化情況。可以看到，GAN 在自己學習如何生成手寫體數字。

完整代碼地址：

https://github.com/roatienza/Deep-Learning-Experiments/blob/master/Experiments/Tensorflow/GAN/dcgan_mnist.py 

來源：medium，雷鋒網編譯

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