GAN概述

在讲GAN之前，先讲一个小趣事，你知道GAN是怎么被发明的吗？据Ian Goodfellow自己说： 之前他一直在研究生成模型，可能是一时兴起，有一天他在酒吧喝酒时，在酒吧里跟朋友讨论起生成模型。然后Ian Goodfellow想到GAN的思想，跟朋友说你应该这么做这么做这么做，我打赌一定会有用。但是朋友不信，于是他直接从酒吧回去开始做实验，一晚上就写出了 GAN 论文。。。

这个故事告诉我们，喝酒，不仅能打醉拳，也能写出顶级论文.....

说完故事，就直接开始干（GAN）：GAN包含有两个模型，一个是生成模型（generative model），一个是判别模型(discriminative model)。生成模型的任务是生成看起来自然真实的、和原始数据相似的实例。判别模型的任务是判断给定的实例看起来是自然真实的还是人为伪造的（真实实例来源于数据集，伪造实例来源于生成模型）。

这可以看做一种零和游戏。论文采用类比的手法通俗理解：生成模型像“一个造假团伙，试图生产和使用假币”，而判别模型像“检测假币的警察”。生成器（generator）试图欺骗判别器（discriminator），判别器则努力不被生成器欺骗。模型经过交替优化训练，两种模型都能得到提升，但最终我们要得到的是效果提升到很高很好的生成模型（造假团伙），这个生成模型（造假团伙）所生成的产品能达到真假难分的地步。

然后GAN网络整体示意如下：

注：这里的G网络的输入是一个符合简单分布如高斯分布或者均匀分布的随机噪声。

结合整体模型图示，再以生成图片作为例子具体说明下面。我们有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）。Generator是一个生成图片的网络，它接收一个随机的噪声z，通过这个噪声生成图片，记做G(z)。Discriminator是一个判别网络，判别一张图片是不是“真实的”。它的输入是x，x代表一张图片，输出D（x）代表x为真实图片的概率，如果为1，就代表100%是真实的图片，而输出为0，就代表不可能是真实的图片。

相信到这里应该已经知道GAN整体上的架构了。

GAN模型优化训练

在训练过程中，生成网络的目标就是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络D。而网络D的目标就是尽量把网络G生成的图片和真实的图片分别开来。这样，G和D构成了一个动态的“博弈过程”。这个博弈过程具体是怎么样的呢？

先了解下纳什均衡，纳什均衡是指博弈中这样的局面，对于每个参与者来说，只要其他人不改变策略，他就无法改善自己的状况。对应的，对于GAN，情况就是生成模型 G 恢复了训练数据的分布（造出了和真实数据一模一样的样本），判别模型再也判别不出来结果，准确率为 50%，约等于乱猜。这是双方网路都得到利益最大化，不再改变自己的策略，也就是不再更新自己的权重。

就是多了把噪声z和条件y作为输入同时送进生成器火热把数据x和条件y作为输入同时送进判别器（如上整体架构图）。这样在外加限制条件的情况下生成图片。