模型不收斂，訓練速度慢，如何才能改善 GAN 的性能？

本文作者： AI研習社-譯站

2018-07-24 09:54

導語：與其他深度網(wǎng)絡相比，GAN 模型在多方面可能會受到嚴重影響。

雷鋒網(wǎng) AI 研習社按：本文為雷鋒網(wǎng)字幕組編譯的技術(shù)博客，原標題 GAN?—?Ways to improve GAN performance，作者為 Jonathan Hui 。

翻譯 | 姚秀清郭蘊哲校對 | 吳桐整理 | 孔令雙

與其他深度網(wǎng)絡相比，GAN 模型在以下方面可能會受到嚴重影響。

不收斂：模型永遠不會收斂，更糟糕的是它們變得不穩(wěn)定。
模式崩潰：生成器生成單個或有限模式。
慢速訓練：訓練生成器的梯度會消失。

作為 GAN 系列的一部分，本文探討了如何改進 GAN 的方法。尤其在如下方面，

更改成本函數(shù)以獲得更好的優(yōu)化目標。
在成本函數(shù)中添加額外的懲罰以強制執(zhí)行約束。
避免過度自信和過度擬合。
更好的優(yōu)化模型的方法。
添加標簽。

特征匹配

生成器試圖找到最好的圖像來欺騙鑒別器。當兩個網(wǎng)絡相互抵抗時，“最佳“圖像會不斷變化。然而，優(yōu)化可能變得過于貪婪，并使其成為永無止境的貓捉老鼠游戲。這是模型不收斂且模式崩潰的場景之一。

特征匹配改變了生成器的成本函數(shù)，用來最小化真實圖像的特征與生成圖像之間的統(tǒng)計差異，即，它將目標從擊敗對手擴展到真實圖像中的特征匹配。我們使用圖像特征函數(shù) f(x) 對真實圖像和生成圖像的均值間的L2范數(shù)距離來懲罰生成器。

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其中 f(x) 是鑒別器立即層的輸出，用于提取圖像特征。

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每個批次計算的實際圖像特征的平均值，都會波動。這對于減輕模式崩潰來說可能是個好消息。它引入了隨機性，使得鑒別器更難以過擬合。

當 GAN 模型在訓練期間不穩(wěn)定時，特征匹配是有效的。

微批次鑒別

當模式坍塌時，創(chuàng)建的所有圖像看起來都相似。為了緩解這個問題，我們將不同批次的實際圖像和生成的圖像分別送給鑒別器，并計算圖像 x 與同一批次中其余圖像的相似度。我們在鑒別器的一個密集層中附加相似度 o(x) ，來確定該圖像是真實的還是生成的。

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如果模式開始崩潰，則生成的圖像的相似性增加。鑒別器可以使用該分數(shù)來檢測生成的圖像。這促使生成器生成具有更接近真實圖像的多樣性的圖像。

圖像 xi 與同一批次中的其他圖像之間的相似度 o(xi) 是通過一個變換矩陣 T 計算得到的。如下所示，xi 是輸入圖像，xj 是同一批次中的其余圖像。

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方程式有點難以追蹤，但概念非常簡單。（讀者可以選擇直接跳到下一部分。）我們使用變換矩陣 T 將特征 xi 轉(zhuǎn)換為 Mi ，一個 B×C 的矩陣。

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我們使用 L1 范數(shù)和下面的等式導出圖像 i 和 j 之間的相似度 c(xi, xj) 。

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圖像 xi 與批次中其余圖像之間的相似度 o(xi) 為

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這里是回顧：

模型不收斂，訓練速度慢，如何才能改善 GAN 的性能？

引用自論文“ Improved Techniques for Training GANs ”

微批次鑒別使我們能夠非?？焖俚厣梢曈X上吸引人的樣本，在這方面它優(yōu)于特征匹配。

單面標簽平滑

深度網(wǎng)絡可能會過自信。例如，它使用很少的特征來對對象進行分類。深度學習使用正則化和 Dropout 來緩解問題。

在 GAN 中，我們不希望模型過擬合，尤其是在數(shù)據(jù)噪聲大時。如果鑒別器過分依賴于某一小組特征來檢測真實圖像，則生成器可能迅速模仿這些特征以擊敗鑒別器。在 GAN 中，過度自信的負面作用嚴重，因為鑒別器很容易成為生成器利用的目標。為了避免這個問題，當任何真實圖像的預測超過 0.9（D（實際圖像）> 0.9）時，我們會對鑒別器進行懲罰。這是通過將目標標簽值設置為 0.9 而不是 1.0 來完成的。這里是偽代碼：

p = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10])
# Use 0.9 instead of 1.0.
feed_dict = {
p: [[0, 0, 0, 0.9, 0, 0, 0, 0, 0, 0]] # Image with label "3"
}
# logits_real_image is the logits calculated by
# the discriminator for real images.
d_real_loss = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(
labels=p, logits=logits_real_image)

歷史平均

在歷史平均中，我們跟蹤最后 t 個模型的模型參數(shù)。或者，如果我們需要保留一長串模型，我們會更新模型參數(shù)的運行平均值。

我們?yōu)槌杀竞瘮?shù)添加了如下的一個 L2 成本，來懲罰不同于歷史平均值的模型。

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對于具有非凸對象函數(shù)的 GAN，歷史平均可以迫使模型參數(shù)停止圍繞平衡點兜圈子，從而令其收斂。

經(jīng)驗回放

為了擊敗生成器當前產(chǎn)生的內(nèi)容，模型優(yōu)化可能變得過于貪婪。為了解決這個問題，經(jīng)驗回放維護了過去優(yōu)化迭代中最新生成的圖像。我們不僅僅使用當前生成的圖像去擬合模型，而且還為鑒別器提供了所有最近生成的圖像。因此，鑒別器不會針對生成器某一特定時間段生成的實例進行過度擬合。

使用標簽（CGAN）

許多數(shù)據(jù)集都帶有樣本對象類型的標簽。訓練 GAN 已經(jīng)很難了。因此，對于引導 GAN 的訓練來說，任何額外的幫助都可以大大提高其性能。添加標簽作為潛在空間 z 的一部分，有助于 GAN 的訓練。如下所示， CGAN 中采用的數(shù)據(jù)流就充分利用了樣本的標簽。

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成本函數(shù)

成本函數(shù)重要嗎？它當然重要，否則那么多研究工作的心血都將是一種浪費。但是如果你聽說過 2017 年 Google Brain 的一篇論文，你肯定會有疑慮。但努力提升圖像質(zhì)量仍然是首要任務。因此在我們對成本函數(shù)的作用有一個明確的認識之前，我們很有可能會看到研究人員仍在努力嘗試著不同的成本函數(shù)。

下圖列出了一些常見 GAN 模型的成本函數(shù)。

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表格改動自這里：https://github.com/hwalsuklee/tensorflow-generative-model-collections

我們決定不在本文中詳細介紹這些成本函數(shù)。實際上，如果您想了解更多信息，我們強烈建議您細致地閱讀這些文章中的至少一篇：WGAN/WGAN-GP，EBGAN / BEGAN，LSGAN，RGAN 和 RaGAN 。在本文的最后，我們還列出了一篇更詳細地研究成本函數(shù)的文章。成本函數(shù)是 GAN 的一個主要研究領(lǐng)域，我們鼓勵您稍后閱讀該文章。

以下是某些數(shù)據(jù)集中的一些 FID 分數(shù)（越低越好）。這是一個參考點，但需要注意的是，現(xiàn)在對于究竟哪些成本函數(shù)表現(xiàn)最佳下結(jié)論還為時尚早。實際上，目前還沒有哪一個成本函數(shù)在所有不同數(shù)據(jù)集中都具有最佳表現(xiàn)。

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但缺乏好的超參數(shù)的模型不可能表現(xiàn)良好，而調(diào)參需要大量時間。所以在隨機測試不同的成本函數(shù)之前，請耐心地優(yōu)化超參數(shù)。

實現(xiàn)技巧

將圖像的像素值轉(zhuǎn)換到 -1 到 1 之間。在生成模型的最后一層使用 tanh 作為激活函數(shù)。
在實驗中使用高斯分布對 z 取樣。
Batch normalization 可以讓訓練結(jié)果更穩(wěn)定。
上采樣時使用 PixelShuffle 和反卷積。
下采樣時不要使用最大池化而使用卷積步長。
Adam 優(yōu)化通常比別的優(yōu)化方法表現(xiàn)的更好。
圖像交給判別模型之前添加一些噪聲，不管是真實的圖片還是生成的。

GAN 模型的動態(tài)特性尚未得到很好的解釋。所以這些技巧只是建議，其優(yōu)化結(jié)果如何可能存在差異。例如，提出 LSGAN 的文章指出 RMSProp 在他們的實驗中表現(xiàn)更加穩(wěn)定。這種情況非常稀少，但是也表明了提出普遍性的建議是非常困難的。

Virtual batch normalization (VBN)

Batch normalization 已經(jīng)成為很多深度神經(jīng)網(wǎng)絡設計中的事實標準。Batch normalization 的均值和方差來自當前的 minibatch 。然而，它會在樣本之間創(chuàng)建依賴關(guān)系，導致生成的圖像不是彼此獨立的。

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下圖顯示了在使用同一個 batch 的數(shù)據(jù)訓練時，生成的圖像有著相同的色調(diào)。

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上排圖像是橙色色調(diào)，第二排圖像是綠色色調(diào)。原文鏈接：https://arxiv.org/pdf/1701.00160v3.pdf

本來，我們對噪聲 z 是從隨機分布中采樣，為我們提供獨立樣本。然而，這種 batch normalization 造成的偏見卻抵消了 z 的隨機性。

Virtual batch normalization (VBN) 是在訓練前從一個 reference batch 中采樣。在前向傳播中，我們提前選擇一個 reference batch 為 batch normalization 去計算 normalization 的參數(shù)（ μ 和 σ ）。然而，我們在整個訓練過程中使用同一個 batch，會讓模型過擬合。為了解決這個問題，我們將 reference batch 與當前 batch 相結(jié)合起來計算參數(shù)。

隨機種子

用于初始化模型參數(shù)的隨機種子會影響 GAN 的性能。如下表所示，測量GAN性能的FID分數(shù)在50次獨立運行（訓練）中有所不同。但是波動的范圍不大，并且可以在后續(xù)的微調(diào)中完成。

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原文

一篇來自 Google Brain 的論文指出 LSGAN 偶爾會在某些數(shù)據(jù)集中失敗或崩潰，并且需要使用另一個隨機種子重新啟動訓練。

Batch normalization

DGCAN 強力建議在網(wǎng)絡設計中加入 batch normalization 。 Batch normalization 的使用也成為許多深度網(wǎng)絡模型的一般做法。但是，也會有例外。下圖演示了 batch normalization 對不同數(shù)據(jù)集的影響。 y 軸是 FID 得分，越低越好。正如 WGAN-GP 論文所建議的那樣，當使用成本函數(shù) WGAN-GP 時，不應該使用 batch normalization 。我們建議讀者檢查 batch normalization 上使用的成本函數(shù)和相應的FID性能，并通過實驗驗證來設置。

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對原文有所修改

多重 GANs

模式崩潰可能并不全是壞事。實際上，當模式崩潰時，圖像質(zhì)量通常會提高。實際上，我們可以會為每種模式收集最佳模型，并使用它們來重建不同的圖像模式。

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原文

判別模型和生成模型之間的平衡

判別模型和生成模型總是處于拉鋸戰(zhàn)中以相互削弱。生成模型積極創(chuàng)造最好的圖像來擊敗判別模型。但如果判別模型響應緩慢，生成的圖像將收斂，模式開始崩潰。相反，當判別模型表現(xiàn)良好時，原始生成模型的成本函數(shù)的梯度消失，學習速度慢。我們可以將注意力轉(zhuǎn)向平衡生成模型和判別模型之間的損失，以便在訓練 GAN 中找到最佳位置。不幸的是，解決方案似乎難以捉摸。在判別模型和生成模型之間的交替梯度下降中，定義它們之間的靜態(tài)比率似乎是有效的，但也有很多人懷疑它的效果。如果說已經(jīng)有人做過這件事的話，那就是研究人員每訓練生成模型5次再更新判別模型的嘗試了。其他動態(tài)平衡兩個網(wǎng)絡的建議僅在最近才引起關(guān)注。

另一方面，一些研究人員認為平衡這些網(wǎng)絡的可行性和愿景是很困難的。訓練有素的判別模型無論如何都能為生成模型提供高質(zhì)量的反饋。然而訓練生成模型使之能與判斷模型抗衡也并不容易。相反，當生成模型表現(xiàn)不佳時，我們可能會將注意力轉(zhuǎn)向?qū)ふ也痪哂薪咏闾荻鹊某杀竞瘮?shù)。

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