GAN、DCGAN、WGAN、SRGAN 演变与改进

来源：信息网络工程研究中心本文共1000字，建议阅读5分钟本文带你了解GAN、DCGAN、WGAN、SRGAN。

GAN

生成网络接收一个随机噪声，生成逼真图像;

判别网络接收一个图像，生成该图像是真实的概率（0～1）;

GAN网络中存在两个不同的网络，训练方式采用的是对抗训练方式，其中G的梯度更新信息来自于判别器D，而不是来自数据样本。

GAN不适合处理离散形式的数据，比如文本。

使用JS散度作为距离公式

DCGAN

DCGAN（deep convolutional generative adversarial networks）采用深度卷积的生成对抗网络。

改进 1.取消Pooling层，改用加入stride的卷积代替。同时用卷积替代了全连接层。 2. 在D和G网络中均加入BN层。 3. G网络使用ReLU作为激活函数，最后一层使用tanh。 4. D网络中使用LeakyReLU作为激活函数 5. 使用adam优化器训练

WGAN

WGAN使用了新的距离定义 Wasserstein Distance（推土机距离），在理论上给出了GAN训练不稳定的原因，即交叉熵（JS散度）不适合衡量具有不相交部分的分布之间的距离，转而使用wassertein距离去衡量生成数据分布和真实数据分布之间的距离，理论上解决了训练不稳定的问题。

Wasserstein距离又叫Earth Mover's Distance(EMD，推土机距离)，参考： 几个常用的计算两个概率分布之间距离的方法以及python实现

WGAN的提升

1. 解决了GAN训练不稳定的问题，不再需要小心平衡生成器和判别器的训练程度; 2. 几乎解决了mode collapse（模式崩溃）问题，保证生成样本的多样性; 3. 提供了具有意义的价值函数，可以分别判断判别器和生成器是否已经收敛。（原始GAN中如果D的效果不好，我们不知道是G生成的好，还是D判别的不好）

WGAN的改进

1. 去掉最后一层的sigmoid 2. 生成器和判别器的loss不取log 3. 限制更新后的权重的绝对值到一定范围内 4. 使用RMSprop或SGD优化，不建议使用基于动量或Adam的优化算法

SRGAN

SRGAN损失函数

生成器损失函数分为 内容loss 和 对抗网络 loss;

内容损失又包括 像素空间的最小均方差和VGG特征的欧式距离。