【地震数据处理】GAN网络基础知识

学习GAN网络的初衷

在绞尽脑汁写第一篇论文，我对如何打造自己的创新点正头疼不已的时候，畅畅君给我提了一个想法：“最近我们公司说想通过构建GAN网络生成自己的数据，你可以试一试！”。虽然我之前在网上找相关文献时曾经看到过GAN网络的一些介绍，但是由于我最开始没有想过将GAN网络应用到自己的研究领域 并且那时候我已经开始做密集网络没有时间研究其他东西的原因，就这样忽略掉了它。

现在我有了时间和精力，加之在各种博客上了解了一些GAN的知识后，我想最近就开始做把GAN应用于自己领域的研究。但是网上有关GAN的知识点很多，还有很多基于GAN的变种网络。为了避免自己学习的时候逻辑混乱，所以就开始写这么一系列博客。目的是归纳知识，总结经验教训，让后面像我一样的菜鸡有所启发。

系列文章目录

转载：GAN网络合集

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提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

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前言

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：
例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、GAN网络

GAN网络又名生成对抗网络,是近年来比较火热的深度学习模型。Lan Goodfellow在其论文Generative Adversarial Networks中率先提出了GAN，算是这个领域的开山之作。

1.基本原理

GAN网络的基本原理很简单，主要是两个网络起作用：$\text{G}$(Generator)和 $\text{D}$(Discriminator)。正如它们名字所表示的那样，它们的功能分别是生成和判别。

GAN网络的平面图如下：

Random

G

D

1

0

训练过程可以理解成由虚线流程转移到实线流程的过程。

这里我们以通过生成图片为例。

• $\text{G}$(生成网络)：$\text{G}$接受一个随机噪声$\text{n}$ ，通过噪声生成图片$\text{G(n)}$ 。
• $\text{D}$(判别网络)：$\text{D}$判别一张图片是不是“真实的”。其输入是一张图片$\text{x}$，输出$\text{D(x)}$是$\text{x}$为真实图片的概率。一般确定为真实图片为 $\text{1}$，不可能是真实图片为 $\text{0}$。

训练过程中，$\text{G}$网络会尽量生成真实的图片去欺骗判别网络$\text{D}$。而$\text{D}$网络会尽量把$\text{G}$生成的图片和真实的图片区分开来。通过这样一个动态的博弈过程，最终在最理想的情况下，$\text{G}$网络可以生成让$\text{D}$无法区分是否真实的图片$\text{G(n)}$。

通过论文中的公式可以将GAN的核心原理表达如下：
$$\underset{\text{G}}{\min }\underset{\text{D}}{\max }V(\text{D}，\text{G})=E_{\text{x}\sim p_{data}(\text{x})}[\log \text{D(x)}]+E_{\text{n}\sim p_{\text{n}}(\text{n})}[1-\log \text{D(G(n))}].$$

• $\text{x}$表示真实图片，$\text{n}$表示输入$\text{G}$网络的噪声，$\text{G(n)}$表示$\text{G}$网络生成的图片。
• $\text{D(x)}$表示$\text{D}$网络判断真实图片是否真实的概率（$\text{x}$为真实图片，对于$\text{D}$来说，这个值应该逼近于$\text{1}$）。$\text{D(G(z))}$是$\text{D}$网络判断$\text{G}$生成的图片的是否真实的概率。
• $\text{G}$希望$\text{D(G(n))}$尽可能大，这时$\text{V(D, G)}$会变小。因此公式的最前面的记号是${\min }_G$。
• $\text{D}$的能力越强，$\text{D(x)}$应该越大，$\text{D(G(x))}$应该越小，这时$\text{V(D,G)}$会变大。因此公式对于$\text{D}$来说是求${\max }_D$

最后我们将会得到一个生成式的模型$\text{G}$，我们可以用它来生成图片。

2.应用领域

从基本原理上看，GAN可以通过不断的自我判别来推导出更真实、更符合训练目的的生成样本。这就给图片、视频等领域带来了极大的想象空间。
当其他 AI 技术还在标榜稳定性、兼容性，以及与多种技术的融合程度时，生成对抗网络却能直截了当地告诉别人它能干什么。综合来看，生成对抗网络至少在以下几个方向上可能提供全新的解决方案。

（1）图像处理

目前网上流传最广的案例，就是通过 GAN 来生成全新图像，其在真实度和准确度上甚至超过了人工作业。在真实工作场景中，为黑白图像上色、通过低清晰度的图片获得高清版本、复原受损图片等都可以运用它来解决。当然这仅仅是生成对抗网络技术的低配版，目前甚至有实验证明了可以用生成对抗网络来把图片变成视频。

（2）声音处理

语音合成一直都是初级 AI 商业化的核心领域。生成对抗网络可以在合成和恢复语音素材中提供重大助力。例如，用 AI 合成语音、从大量杂音中恢复某条音轨，甚至模仿一个人的语速、语气和语言心理，都可以应用生成对抗网络。

（3）文字生成

同样的道理，生成对抗网络在文本生成、写稿机器人等领域也有极大应用空间。AI 创作文字，最大的难关在于机器没有思想和感情，无法表现出人类写作的文本张力。而这些流于字里行间的所谓张力，说不定可以通过GAN来解决。

（4）信息破译与信息安全

既然生成对抗网络的目的是使某物不断趋近真实，那么产生出真实的笔记、密码习惯，甚至生物密码也都是可能的。借助 GAN破译个体习惯来解锁信息，以及提前运用相关技术进行信息安全防护，未来都可能有很大的市场。

（5）生成个性化产物

生成对抗网络的学习方式，是根据一系列数据指标来将样本生成为可被接受的信息。那么，个性化产物的制造其实也在可应用范畴中。

二、CycleGAN网络

CycleGAN又名CG网络，是发表于ICCV17的一篇GAN工作，可以让两个domain的图片互相转化。传统的GAN是单向生成，而CycleGAN是互相生成，网络是个环形，所以命名为Cycle。并且CycleGAN一个非常实用的地方就是输入的两张图片可以是任意的两张图片，也就是unpaired。

1.基本原理

CycleGAN（CG）其实就是一个$A\to B$ 单向GAN 加上一个$B\to A$ 单向GAN。两个GAN共享两个生成器，然后各自带一个判别器，所以加起来总共有两个判别器和两个生成器。一个单向GAN有两个loss，而CycleGAN加起来总共有四个loss。

单向GAN

上图是一个单向GAN的示意图。我们希望能够把domain A的图片（命名为$a$ ）转化为domain B的图片（命名为图片$b$）。为了实现这个过程，我们需要两个生成器 ${\text{G}}_{AB}$ 和 ${\text{G}}_{BA}$ ，分别把domain A和domain B的图片进行互相转换。图片A经过生成器 ${\text{G}}_{AB}$ 表示为Fake Image in domain B，用${\text{G}}_{AB}(a)$表示。而${\text{G}}_{AB}(a)$经过生成器${\text{G}}_{BA}$表示为图片 $A$ 的重建图片，用${\text{G}}_{BA}({\text{G}}_{AB}(a))$表示。最后为了训练这个单向GAN需要两个loss，分别是生成器的重建loss和判别器的判别loss。

• 判别loss :
  判别器${\text{D}}_B$是用来判断输入的图片是否是真实的domain B图片。生成的假图片${\text{G}}_{AB}(a)$和原始的真图片$b$都会输入到判别器里面进行判定。最后的loss表示为：
  $$L_{GAN}({\text{G}}_{AB},{\text{D}}_B,\text{A},\text{B})=E_{b\sim B}[\log {\text{D}}_B(b)]+E_{a\sim A}[\log (1-{\text{D}}_B({\text{G}}_{AB}(a))]$$
• 生成loss：
  生成器用来重建图片$a$，目的是希望生成的图片${\text{G}}_{BA}({\text{G}}_{AB}(a))$和原图$a$尽可能的相似，那么可以很简单的采取$L_1$ loss或者$L_2$ loss。最后生成loss可以表示为：
  $$L({\text{G}}_{AB},{\text{D}}_B,\text{A},\text{B})=E_{a\sim A}[\Vert {\text{G}}_{BA}({\text{G}}_{AB}(a))-a{\Vert }_1]$$
  以上就是 $A\to B$ 单向GAN的原理。但是遇到的问题也很典型，就是无论输入是什么，生成器的输出都是同一张图。为了避免发生这样的问题，还需要一个逆向的单向GAN作为补充。

下图是网友自制的CycleGAN网络的剖面图（原贴链接点击此处）。值得注意的是下面的网络不是相互独立、并行的，只是为了方便理解网络所以用两个网络表示。

红色的路线，也就是灰色透明袋的路线（一共四条），就是需要训练的网络结构。简洁的说就是需要训练$A-A$，$A-B-A$，$B-B$，$B-A-B$的四条路线。其中$A-B-A$ 和 $B-A-B$ 两条线能训练处风格迁移的双向过程，即往哪个方向迁都能够做到。$A-A$ 和 $B-B$ 在我看来，应该算是泛化迁移能力的过程，防止训练的迁移只能对 $B$ 迁移到 $A$ 或者 $A$ 迁移到 $B$ 效果比较好，而其他风格难以迁移。

2.对CG的评价

CG的特点就是它能对风格做双向迁移，而pix2pix只能对特定形状的简单图形注意单向风格迁移，从这里看CG确实要比pix2pix优势更加明显一点。

对于卷积神经网络（CNN）来说，个人感觉因为其结构其实已经很成熟了，虽然后面有很多优化方法引入，但是优化结构的趋势已经很不明显了。而GAN网络不一样，还是有非常大的发展空间，还有很多没有发掘的网络结构，相信在未来还会有不小的发展。

3.应用领域

基本都是应用于图片的风格迁移。如下图。

三、Dual GAN网络