李宏毅机器学习笔记GAN
时间: 2025-04-16 21:40:46 浏览: 38
### 李宏毅机器学习笔记中的GAN相关内容
#### GAN基本概念
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)由两个主要部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器的目标是从随机噪声中生成逼真的样本,而判别器则试图区分这些生成的样本与真实的数据样本。两者通过相互竞争的方式共同训练,最终达到纳什均衡状态,在此状态下生成器能够生成几乎无法被识别出来的假样本[^4]。
#### 条件GAN的应用扩展
条件GAN是在标准GAN的基础上进行了改进,允许模型基于特定条件来控制生成的内容。具体而言,除了提供给生成器和判别器的标准输入外,还会附加一段描述期望特性的向量作为额外输入。这段向量可以是由文本转换而成的表示形式,从而指导生成过程按照指定的主题或风格进行创作。例如,可以通过输入一段文字说明让GAN创建具有相应属性的人脸图片;同样地,也支持利用语音信号引导图像合成任务。
#### 训练技巧与优化策略
为了提高GAN及其变体的有效性和稳定性,研究者们提出了多种辅助技术:
- **Learning Rate Scheduling**: 动态调整学习率有助于改善收敛性能并防止过拟合现象的发生。一种常见的做法是采用Warm-Up机制——初期保持较低水平的学习速率以便充分探索损失曲面特性,随后逐步增加直至某个峰值后再缓慢降低,以此促进全局最优解的发现[^5]。
- **Regularization Methods**: 正则化手段如Dropout对于增强泛化能力至关重要。特别是在卷积神经网络架构下运用时,不仅能有效缓解过拟合风险,还能促使特征提取更加鲁棒可靠[^3].
```python
import torch.nn as nn
class Generator(nn.Module):
def __init__(self, input_dim=100, output_channels=3):
super(Generator, self).__init__()
# 定义生成器结构...
def forward(self, z, condition_vector=None):
# 实现前向传播逻辑...
pass
class Discriminator(nn.Module):
def __init__(self, input_channels=3):
super(Discriminator, self).__init__()
# 定义判别器结构...
def forward(self, image, condition_vector=None):
# 实现前向传播逻辑...
pass
```
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