训练生成对抗网络(GAN)

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这个例子展示了如何训练生成式对抗网络来生成图像。

生成式对抗网络(generative adversarial network, GAN)是一种深度学习网络，能够生成与输入真实数据具有相似特征的数据。

GAN由两个一起训练的网络组成:

生成器-给定一个随机值向量（潜在输入）作为输入，该网络生成与训练数据具有相同结构的数据。
鉴别器-给定包含训练数据和生成器生成数据的观察值的数据批次，该网络尝试将观察值分类为“真实的”或“生成”．

为了训练一个GAN，需要同时训练两个网络，使两个网络的性能最大化:

训练生成器生成“骗过”鉴别器的数据。
训练鉴别器区分真实数据和生成数据。

为了优化发生器的性能，当给定生成的数据时，最大限度地减少鉴别器的损失。也就是说，生成器的目标是生成鉴别器分类的数据“真实的”．

为了优化鉴别器的性能，当给定几批真实数据和生成数据时，尽量减少鉴别器的损失。也就是说，鉴别器的目的是不被生成器“愚弄”。

理想情况下，这些策略会产生一个生成令人信服的真实数据的生成器，以及一个学习了训练数据特征的强特征表示的鉴别器。

负荷训练数据

下载并提取花数据集[1]。

网址=“http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz”；downloadFolder = tempdir;文件名= fullfile (downloadFolder,“flower_dataset.tgz”); imageFolder=fullfile（下载文件夹，“花卉照片”）;如果~存在(imageFolder“dir”) disp ("下载花卉数据集(218mb)…") websave(文件名,url);解压(文件名,downloadFolder)结束

创建一个包含鲜花照片的图像数据存储。

datasetFolder=fullfile（imageFolder）；imds=imageDatastore（datasetFolder，IncludeSubfolders=true）；

增加数据以包括随机水平翻转，并调整图像大小，使其大小为64×64。

增量= imageDataAugmenter (RandXReflection = true);augimds = augmentedImageDatastore([64 64]，imds, dataugmentation =augmenter);

定义发电机网络

定义以下网络架构，它从大小为100的随机向量生成图像。

这个网络:

使用完全连接层，然后执行重塑操作，将大小为100的随机向量转换为7x7x128数组。
使用一系列转置卷积层（带有批处理规范化和ReLU层），将生成的数组放大到64×64×3数组。

将此网络架构定义为一个层图，并指定以下网络属性。

对于转置卷积层，指定5 × 5滤波器，每个层的滤波器数量减少，步幅为2，裁剪每个边缘的输出。
对于最终的转置卷积层，指定与生成图像的三个RGB通道对应的三个5×5滤波器，以及前一层的输出大小。
在网络的末端，包括一个tanh层。

为了投影和重塑噪声输入，使用完全连接层，然后使用指定为具有给定函数的功能层的重塑操作feature2image函数，作为支持文件附加到此示例。若要访问此函数，请将此示例作为实时脚本打开。万博1manbetx

filterSize = 5;numFilters = 64;numLatentInputs = 100;projectionSize = [4 4 512];layersGenerator = [featureInputLayer (numLatentInputs) fullyConnectedLayer (prod (projectionSize)) functionLayer (@ (X) feature2image (X, projectionSize) Formattable = true) transposedConv2dLayer (filterSize 4 * numFilters) batchNormalizationLayer reluLayer transposedConv2dLayer (2 * numFilters filterSize,跨步= 2,裁剪=“相同”) batchNormalizationLayer reluLayer转置conv2dlayer (filterSize,numFilters,Stride=2，裁剪=“相同”) batchNormalizationLayer reluLayer转置conv2dlayer (filterSize,3,Stride=2，裁剪=“相同”) tanhLayer);lgraphGenerator = layerGraph (layersGenerator);

为了使用自定义的训练循环来训练网络并使其能够自动区分，将层图转换为数据链路网络对象。

dlnetGenerator=dlnetwork（lgraphGenerator）；

定义鉴别器网络

定义以下网络，该网络对真实图像和生成的64×64图像进行分类。

创建一个网络，它接收64 × 64 × 3的图像，并使用一系列带有批处理归一化和泄漏ReLU层的卷积层返回标量预测评分。使用dropout为输入图像添加噪声。

对于退出层，指定退出概率为0.5。
对于卷积层，指定5 × 5滤波器，并为每个层增加滤波器的数量。还要指定步幅为2和输出的填充。
对于泄漏的ReLU层，请指定0.2的比例。
对于最后一层，指定一个带有4 × 4过滤器的卷积层。

要输出范围[0,1]的概率，使用乙状结肠功能模型梯度函数，列在模型梯度函数示例的第三部分。

dropoutProb = 0.5;numFilters = 64;规模= 0.2;inputSize = [64 64 3];filterSize = 5;layersDiscriminator = [imageInputLayer(inputSize,Normalization=“没有”) dropoutLayer (dropoutProb) convolution2dLayer (filterSize numFilters,跨步= 2,填充=“相同”) leakyReluLayer(规模)convolution2dLayer (2 * numFilters filterSize,跨步= 2,填充=“相同”) batchNormalizationLayer leakyReluLayer(scale)卷积2dlayer (filterSize,4*numFilters,Stride=2,Padding=“相同”) batchNormalizationLayer leakyReluLayer(scale)卷积2dlayer (filterSize,8*numFilters,Stride=2,Padding=“相同”)batchNormalizationLayer leakyReluLayer（比例）卷积2dLayer（4,1）]；lgraphDiscriminator=layerGraph（LayerDiscriminator）；

为了使用自定义的训练循环来训练网络并使其能够自动区分，将层图转换为数据链路网络对象。

dlnetDiscriminator = dlnetwork (lgraphDiscriminator);

定义模型梯度和损失函数

创建函数模型梯度，列于模型梯度函数示例的一部分，将生成器和鉴别器网络、一小批输入数据、一组随机值和翻转因子作为输入，并返回与网络中可学习参数和两个网络分数相关的损失梯度。

指定培训选项

500个纪元的128个小批量列车。对于更大的数据集，您可能不需要为那么多的纪元进行训练。

numEpochs = 500;miniBatchSize = 128;

指定Adam优化的选项。对于两个网络，指定:

学习率为0.0002
梯度衰减因子为0.5
平方梯度衰减因子为0.999

learnRate=0.0002；梯度衰减因子=0.5；平方半径衰减因子=0.999；

如果鉴别器学习区分真实的和生成的图像太快，那么生成器可能无法训练。为了更好地平衡鉴别器和生成器的学习，可以通过随机翻转标签给真实数据添加噪声。

指定一个翻转因子值0.3翻转真实标签的30%(总标签的15%)。注意，这不会影响生成器，因为所有生成的图像仍然被正确地标记。

flipFactor = 0.3;

每100次迭代显示生成的验证图像。

validationFrequency = 100;

火车模型

使用minibatchqueue处理和管理图像的小批量。对于每个小批量：

使用自定义小批量预处理功能preprocessMiniBatch(在本例的最后定义)在范围内重新缩放图像[1]．
丢弃任何小于128个观测值的部分小批。
使用尺寸标签格式化图像数据“SSCB”(spatial, spatial, channel, batch)。默认情况下,minibatchqueue对象将数据转换为dlarray具有底层类型的对象单．
在可用的GPU上进行训练。当户外环境选择minibatchqueue是“自动”，minibatchqueue将每个输出转换为gpuArray如果有可用的GPU。使用GPU需要并行计算工具箱™和支持CUDA®的NVIDIA®GPU，其计算能力为3.0或更高。

augimds。MiniBatchSize = MiniBatchSize;executionEnvironment =“自动”；兆贝可= minibatchqueue (augimds,．..MiniBatchSize = MiniBatchSize,．..PartialMiniBatch =“丢弃”，．..MiniBatchFcn = @preprocessMiniBatch,．..MiniBatchFormat =“SSCB”，．..OutputEnvironment=executionEnvironment）；

使用自定义训练循环对模型进行训练。循环训练数据并在每次迭代时更新网络参数。要监控训练进度，请显示一批生成的图像，使用随机值数组输入生成器，以及分数图。

初始化Adam的参数。

trailingAvgGenerator = [];trailingAvgSqGenerator = [];trailingAvgDiscriminator = [];trailingAvgSqDiscriminator = [];

为了监控训练进度，使用一批固定随机向量显示一批生成的图像，并绘制网络分数。

创建一个保留的随机值数组。

numValidationImages=25；ZValidation=randn（numLatentInputs、numValidationImages、，“单身”）;

将数据转换为dlarray对象并指定维度标签“CB”(频道,批处理)。

dlZValidation = dlarray (ZValidation,“CB”）;

对于GPU训练，将数据转换为gpuArray对象。

如果（b）执行环境==“自动”&& canUseGPU) || executionEnvironment ==“图形”dlZValidation = gpuArray (dlZValidation);结束

初始化训练进度图。创建一个图形，并将其调整为两倍宽度。

f =图;f.Position (3) = 2 * f.Position (3);

为生成的图像和网络分数创建子图。

ImageAxis=子批次（1,2,1）；得分轴=子批次（1,2,2）；

初始化分数图的动画行。

lineScoreGenerator=动画线条（scoreAxes，颜色=[0.447 0.741]）；lineScoreDiscriminator=动画线条（scoreAxes，颜色=[0.85 0.325 0.098]）；图例(“发电机”，“鉴别器”）;ylim([0 1])包含(“迭代”) ylabel (“得分”)网格在

训练甘。对于每个epoch，洗牌数据存储并循环小批数据。

为每个mini-batch:

使用dlfeval和模型梯度函数。
使用阿达木酯函数。
画出两个网络的比分。
以后validationFrequency在迭代中，显示一批生成的图像，用于固定的保留生成器输入。

训练可能需要一些时间来运行。

迭代=0；开始=tic；%环游各个时代。为时代= 1:numEpochs重置和洗牌数据存储。洗牌（mbq）；%在小批量上循环。而hasdata（mbq）迭代=迭代+1；%读取小批量数据。dlX =下一个(兆贝可);为发电机网络产生潜在的输入。转换为%dlarray并指定标注标签“CB”（通道，批次）。%如果在GPU上训练，则将潜在输入转换为gpuArray。Z = randn (numLatentInputs miniBatchSize,“单身”）;dlZ = dlarray (Z,“CB”）;如果（b）执行环境==“自动”&& canUseGPU) || executionEnvironment ==“图形”dlZ = gpuArray (dlZ);结束%评估模型梯度和生成器状态使用的% dlfeval和模型梯度函数%例如。[gradientsGenerator, gradientsDiscriminator, stateGenerator, scoreGenerator, scoreDiscriminator] =．..dlfeval(@modelGradients, dlnetGenerator, dlnetDiscriminator, dlX, dlZ, flipFactor);dlnetGenerator。状态= stateGenerator;%更新鉴别器网络参数。[dlnetDiscriminator，trailingAvgDiscriminator，trailingAvgSqDiscriminator]=．..adamupdate (dlnetDiscriminator gradientsDiscriminator,．..trailingAvgDiscriminator trailingAvgSqDiscriminator,迭代,．..learnRate、gradientDecayFactor、squaredGradientDecayFactor）；%更新生成器网络参数。[dlnetGenerator, trailingAvgGenerator trailingAvgSqGenerator] =．..adamupdate (dlnetGenerator gradientsGenerator,．..trailingAvgGenerator trailingAvgSqGenerator,迭代,．..learnRate、gradientDecayFactor、squaredGradientDecayFactor）；%每次validationFrequency迭代，使用%保留发电机输入。如果mod(iteration,validationFrequency) == 0 || iteration == 1%使用保留的生成器输入生成图像。dlXGeneratedValidation=预测（dlnetGenerator、dlZValidation）；在[0 1]范围内平铺并重新缩放图像。我= imtile (extractdata (dlXGeneratedValidation));I =重新调节(我);%显示图像。次要情节(1、2、1);图像(imageAxes,我)xticklabels ([]);yticklabels ([]);标题(“生成的图像”）;结束%更新分数图。次要情节(1、2、2)addpoints (lineScoreGenerator,迭代,．..double（收集（提取数据（scoreGenerator））；addpoints（lineScoreDiscriminator，迭代，．..双（收集（提取数据（记分鉴别器））；%用培训进度信息更新标题。D =持续时间(0,0,toc(开始),格式=“hh:mm:ss”); 头衔(．..”时代:“+时代+"， "+．..“迭代：”+迭代+"， "+．..”经过:“+ drawnow字符串(D))结束结束

这里，鉴别器学习了一种强大的特征表示，可以在生成的图像中识别出真实的图像。反过来，生成器学习了一个类似的强特征表示，允许它生成与训练数据相似的图像。

训练图显示了生成器和鉴别器网络的得分。要了解更多关于如何解释网络分数，请看监控GAN培训进度，识别常见故障模式．

生成新图像

要生成新的图像，请使用预测函数在生成器上使用dlarray包含一批随机向量的对象。若要同时显示图像，请使用imtile函数并使用重新缩放函数。

创建一个dlarray对象包含一批25个随机矢量输入到生成器网络。

numObservations = 25;ZNew = randn (numLatentInputs numObservations,“单身”）;dlZNew = dlarray (ZNew,“CB”）;

要使用GPU生成图像，还需要将数据转换为gpuArray对象。

如果（b）执行环境==“自动”&& canUseGPU) || executionEnvironment ==“图形”dlZNew = gpuArray (dlZNew);结束

生成新的图像使用预测与发电机和输入数据一起工作。

dlXGeneratedNew =预测(dlnetGenerator dlZNew);

显示图像。

I=imtile（提取数据（dlXGeneratedNew））；I=重新缩放（I）；图形图像（I）轴从标题(“生成的图像”）

模型梯度函数

这个函数模型梯度将生成器和鉴别器作为输入数据链路网络对象dlnetGenerator和dlnetDiscriminator，一小批输入数据dlX，一个随机值数组dlZ，以及实际标签翻转的百分比翻转因子，并返回与网络中的可学习参数、生成器状态和两个网络的分数相关的损失梯度。由于鉴别器输出不在范围[0,1]内，因此模型梯度函数应用s型函数将其转换为概率。

函数[gradientsGenerator, gradientsDiscriminator, stateGenerator, scoreGenerator, scoreDiscriminator] =．..模型渐变（dlnetGenerator、dlnetDiscriminator、dlX、dlZ、flipFactor）%用鉴别器网络计算真实数据的预测。dlYPred = forward(dlnetDiscriminator, dlX);%使用鉴别器网络计算生成数据的预测。向前(dlXGenerated stateGenerator] = (dlnetGenerator, dlZ);dlYPredGenerated = forward(dlnetDiscriminator, dlXGenerated);%将鉴别器输出转换为概率。probGenerated =乙状结肠(dlYPredGenerated);probReal =乙状结肠(dlYPred);%计算鉴别器的分数。scoreDiscriminator = (mean(probReal) + mean(1-probGenerated)) / 2;%计算生成器的得分。scoreGenerator=平均值（生成的概率）；%随机翻转真实图像的一小部分标签。numObservations =大小(probReal 4);idx = randperm(numObservations,floor(flipFactor * numObservations));%翻转标签。probReal（：，：，：，idx）=1-probReal（：，：，，：，idx）；%计算GAN损耗。[lossGenerator, lossDiscriminator] = ganLoss(probReal,probGenerated);%对于每个网络，计算相对于损失的梯度。gradientsGenerator=dlgradient（lossGenerator，dlnetGenerator.Learnables，RetainData=true）；gradientsDiscriminator=dlgradient（lossDiscriminator，dlnetDiscriminator.Learnables）；结束

GAN损失函数和分数

生成器的目标是生成鉴别器分类为的数据“真实的”．为了最大限度地提高来自发生器的图像被鉴别器分类为真实图像的概率，最小化负对数似然函数。

考虑到输出 $Y$ 鉴别器的功能：

$\hat{Y} ＝ σ （ Y ）$ 是输入图像属于该类的概率“真实的”．
$1 - \hat{Y}$ 是输入图像属于该类的概率“生成”．

注意乙状体运算 $σ$ 发生在模型梯度函数。发电机的损耗函数为

$损耗发生器＝ - 意思是（日志（ {\hat{Y}}_{生成的} ）），$

在哪里 ${Y_{}^{ˆ}}_{G e n e r 一个 t e d}$ 包含生成图像的鉴别器输出概率。

鉴别器的目的是不被生成器“愚弄”。为了最大限度地提高鉴别器在真实图像和生成图像之间成功鉴别的概率，最小化相应的负对数似然函数的和。

给出了该鉴别器的损失函数

$lossDiscriminator ＝ - 意思是（日志（ {\hat{Y}}_{真正的} ）） - 意思是（日志（ 1 - {\hat{Y}}_{生成的} ）），$

在哪里 ${Y_{}^{ˆ}}_{R e 一个 l}$ 包含真实图像的鉴别器输出概率。

要在0到1的范围内衡量生成器和鉴别器实现各自目标的程度，可以使用分数的概念。

生成器分数是与所生成图像的鉴别器输出相对应的概率的平均值：

$scoreGenerator ＝意思是（ {\hat{Y}}_{生成的} ）．$

鉴别器得分是与真实图像和生成图像的鉴别器输出相对应的概率的平均值：

$scoreDiscriminator ＝ \frac{1}{2} 意思是（ {\hat{Y}}_{真正的} ） + \frac{1}{2} 意思是（ 1 - {\hat{Y}}_{生成的} ）．$

分数与损失成反比，但实际上包含相同的信息。

函数[lossGenerator, lossDiscriminator] = ganLoss(probReal,probGenerated)%计算鉴别器网络的损耗。lossDiscriminator = -mean(log(probReal)) -mean(log(1-probGenerated));%计算发电机网络的损耗。lossGenerator =意味着(日志(probGenerated));结束

小批量预处理函数

的preprocessMiniBatch函数使用以下步骤预处理数据：

从传入的单元格数组中提取图像数据并连接到一个数字数组中。
重新调整图像的范围[1]．

函数X = preprocessMiniBatch(数据)%连接mini-batchX =猫(4、数据{:});%在[-1]范围内重新缩放图像。X =重新调节(X, 1, 1, InputMin = 0, InputMax = 255);结束

工具书类

TensorFlow团队。花http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz
雷德福，亚历克，卢克·梅茨，和苏史密斯·钦塔拉。基于深度卷积生成对抗网络的无监督表示学习。预印本，2015年11月19日提交。http://arxiv.org/abs/1511.06434。

另请参阅