15 Nov

WGAN新方案:通过梯度归一化来实现L约束

当前,WGAN主流的实现方式包括参数裁剪(Weight Clipping)、谱归一化(Spectral Normalization)、梯度惩罚(Gradient Penalty),本来则来介绍一种新的实现方案:梯度归一化(Gradient Normalization),该方案出自两篇有意思的论文,分别是《Gradient Normalization for Generative Adversarial Networks》《GraN-GAN: Piecewise Gradient Normalization for Generative Adversarial Networks》

有意思在什么地方呢?从标题可以看到,这两篇论文应该是高度重合的,甚至应该是同一作者的。但事实上,这是两篇不同团队的、大致是同一时期的论文,一篇中了ICCV,一篇中了WACV,它们基于同样的假设推出了几乎一样的解决方案,内容重合度之高让我一直以为是同一篇论文。果然是巧合无处不在啊~

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15 Mar

WGAN的成功,可能跟Wasserstein距离没啥关系

WGAN,即Wasserstein GAN,算是GAN史上一个比较重要的理论突破结果,它将GAN中两个概率分布的度量从f散度改为了Wasserstein距离,从而使得WGAN的训练过程更加稳定,而且生成质量通常也更好。Wasserstein距离跟最优传输相关,属于Integral Probability Metric(IPM)的一种,这类概率度量通常有着更优良的理论性质,因此WGAN的出现也吸引了很多人从最优传输和IPMs的角度来理解和研究GAN模型。

然而,最近Arxiv上的论文《Wasserstein GANs Work Because They Fail (to Approximate the Wasserstein Distance)》则指出,尽管WGAN是从Wasserstein GAN推导出来的,但是现在成功的WGAN并没有很好地近似Wasserstein距离,相反如果我们对Wasserstein距离做更好的近似,效果反而会变差。事实上,笔者一直以来也有这个疑惑,即Wasserstein距离本身并没有体现出它能提升GAN效果的必然性,该论文的结论则肯定了该疑惑,所以GAN能成功的原因依然很迷~

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1 Jun

提高模型的泛化性能是机器学习致力追求的目标之一。常见的提高泛化性的方法主要有两种:第一种是添加噪声,比如往输入添加高斯噪声、中间层增加Dropout以及进来比较热门的对抗训练等,对图像进行随机平移缩放等数据扩增手段某种意义上也属于此列;第二种是往loss里边添加正则项,比如$L_1, L_2$惩罚、梯度惩罚等。本文试图探索几种常见的提高泛化性能的手段的关联。

随机噪声

我们记模型为$f(x)$,$\mathcal{D}$为训练数据集合,$l(f(x), y)$为单个样本的loss,那么我们的优化目标是
\begin{equation}\mathop{\arg\min}_{\theta} L(\theta)=\mathbb{E}_{(x,y)\sim \mathcal{D}}[l(f(x), y)]\end{equation}
$\theta$是$f(x)$里边的可训练参数。假如往模型输入添加噪声$\varepsilon$,其分布为$q(\varepsilon)$,那么优化目标就变为
\begin{equation}\mathop{\arg\min}_{\theta} L_{\varepsilon}(\theta)=\mathbb{E}_{(x,y)\sim \mathcal{D}, \varepsilon\sim q(\varepsilon)}[l(f(x + \varepsilon), y)]\end{equation}
当然,可以添加噪声的地方不仅仅是输入,也可以是中间层,也可以是权重$\theta$,甚至可以是输出$y$(等价于标签平滑),噪声也不一定是加上去的,比如Dropout是乘上去的。对于加性噪声来说,$q(\varepsilon)$的常见选择是均值为0、方差固定的高斯分布;而对于乘性噪声来说,常见选择是均匀分布$U([0,1])$或者是伯努利分布。

添加随机噪声的目的很直观,就是希望模型能学会抵御一些随机扰动,从而降低对输入或者参数的敏感性,而降低了这种敏感性,通常意味着所得到的模型不再那么依赖训练集,所以有助于提高模型泛化性能。

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1 Mar

对抗训练浅谈:意义、方法和思考(附Keras实现)

当前,说到深度学习中的对抗,一般会有两个含义:一个是生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN),代表着一大类先进的生成模型;另一个则是跟对抗攻击、对抗样本相关的领域,它跟GAN相关,但又很不一样,它主要关心的是模型在小扰动下的稳健性。本博客里以前所涉及的对抗话题,都是前一种含义,而今天,我们来聊聊后一种含义中的“对抗训练”。

本文包括如下内容:

1、对抗样本、对抗训练等基本概念的介绍;

2、介绍基于快速梯度上升的对抗训练及其在NLP中的应用;

3、给出了对抗训练的Keras实现(一行代码调用);

4、讨论了对抗训练与梯度惩罚的等价性;

5、基于梯度惩罚,给出了一种对抗训练的直观的几何理解。

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13 Feb

Designing GANs:又一个GAN生产车间

在2018年的文章里《f-GAN简介:GAN模型的生产车间》笔者介绍了f-GAN,并评价其为GAN模型的“生产车间”,顾名思义,这是指它能按照固定的流程构造出很多不同形式的GAN模型来。前几天在arxiv上看到了新出的一篇论文《Designing GANs: A Likelihood Ratio Approach》(后面简称Designing GANs或原论文),发现它在做跟f-GAN同样的事情,但走的是一条截然不同的路(不过最后其实是殊途同归),整篇论文颇有意思,遂在此分享一番。

f-GAN回顾

《f-GAN简介:GAN模型的生产车间》中我们可以知道,f-GAN的首要步骤是找到满足如下条件的函数$f$:

1、$f$是非负实数到实数的映射($\mathbb{R}^* \to \mathbb{R}$);

2、$f(1)=0$;

3、$f$是凸函数。

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1 Dec

级联抑制:提升GAN表现的一种简单有效的方法

昨天刷arxiv时发现了一篇来自星星韩国的论文,名字很直白,就叫做《A Simple yet Effective Way for Improving the Performance of GANs》。打开一看,发现内容也很简练,就是提出了一种加强GAN的判别器的方法,能让GAN的生成指标有一定的提升。

作者把这个方法叫做Cascading Rejection,我不知道咋翻译,扔到百度翻译里边显示“级联抑制”,想想看好像是有这么点味道,就暂时这样叫着了。介绍这个方法倒不是因为它有多强大,而是觉得它的几何意义很有趣,而且似乎有一定的启发性。

正交分解

GAN的判别器一般是经过多层卷积后,通过flatten或pool得到一个固定长度的向量$\boldsymbol{v}$,然后再与一个权重向量$\boldsymbol{w}$做内积,得到一个标量打分(先不考虑偏置项和激活函数等末节):
\begin{equation}D(\boldsymbol{x})=\langle \boldsymbol{v},\boldsymbol{w}\rangle\end{equation}
也就是说,用$\boldsymbol{v}$作为输入图片的表征,然后通过$\boldsymbol{v}$和$\boldsymbol{w}$的内积大小来判断出这个图片的“真”的程度。

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3 May

从动力学角度看优化算法(四):GAN的第三个阶段

在对GAN的学习和思考过程中,我发现我不仅学习到了一种有效的生成模型,而且它全面地促进了我对各种模型各方面的理解,比如模型的优化和理解视角、正则项的意义、损失函数与概率分布的联系、概率推断等等。GAN不单单是一个“造假的玩具”,而是具有深刻意义的概率模型和推断方法。

作为事后的总结,我觉得对GAN的理解可以粗糙地分为三个阶段:

1、样本阶段:在这个阶段中,我们了解了GAN的“鉴别者-造假者”诠释,懂得从这个原理出发来写出基本的GAN公式(如原始GAN、LSGAN),比如判别器和生成器的loss,并且完成简单GAN的训练;同时,我们知道GAN有能力让图片更“真”,利用这个特性可以把GAN嵌入到一些综合模型中。

2、分布阶段:在这个阶段中,我们会从概率分布及其散度的视角来分析GAN,典型的例子是WGAN和f-GAN,同时能基本理解GAN的训练困难问题,比如梯度消失和mode collapse等,甚至能基本地了解变分推断,懂得自己写出一些概率散度,继而构造一些新的GAN形式。

3、动力学阶段:在这个阶段中,我们开始结合优化器来分析GAN的收敛过程,试图了解GAN是否能真的达到理论的均衡点,进而理解GAN的loss和正则项等因素如何影响的收敛过程,由此可以针对性地提出一些训练策略,引导GAN模型到达理论均衡点,从而提高GAN的效果。

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19 Apr

从DCGAN到SELF-MOD:GAN的模型架构发展一览

事实上,O-GAN的发现,已经达到了我对GAN的理想追求,使得我可以很惬意地跳出GAN的大坑了。所以现在我会试图探索更多更广的研究方向,比如NLP中还没做过的任务,又比如图神经网络,又或者其他有趣的东西。

不过,在此之前,我想把之前的GAN的学习结果都记录下来。

这篇文章中,我们来梳理一下GAN的架构发展情况,当然主要的是生成器的发展,判别器一直以来的变动都不大。还有,本文介绍的是GAN在图像方面的模型架构发展,跟NLP的SeqGAN没什么关系。

此外,关于GAN的基本科普,本文就不再赘述了。

棋盘效应图示,体现为放大之后出现如国际象棋棋盘一样的交错效应。图片来自文章《Deconvolution and Checkerboard Artifacts》

棋盘效应图示,体现为放大之后出现如国际象棋棋盘一样的交错效应。图片来自文章《Deconvolution and Checkerboard Artifacts》

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