1. Basic idea
基本任务：要得到一个generator，能够模拟想要的数据分布。(一个低维向量到一个高维向量的映射）
discriminator就像是一个score function。
如果想让generator生成想要的目标数据，就把这些真实数据作为discriminator的输入，discriminator的另一部分输入就是generator生成的数据。
1. 初始化generator和discriminator。
2. 迭代：
固定generator的参数，更新discriminator的参数，maximize f
固定discriminator的参数，更新generator的参数，minimize f
noise的先验分布对结果的影响不大
2. GAN as structured learning
Structured Learning/Prediction: 输出一个序列、矩阵、图、树... Output is composed of components with dependency
重要的是各个components之间的关系。
做 structured learning 的两种思路
Bottom up：从component的层面生成object
Top down ：整体评价 object，寻找一个最佳的
从这个角度理解 GAN：
3. Can Generator learn by itself?
其实是可以的。把 <code, object> 的 pair 作为训练数据对，据此训练一个NN来拟合code和object之间的映射关系即可。
但问题是：不知道如何把code和object对应起来。（或者说，能反映object中某些特征的code要怎么产生？如何收集这些训练数据对中的code？）
做法：自监督。训练一个ae的encoder，就能把code和object对应起来，获得code。
那么思考到这里，其实decoder就是generator！给定一个code，就能输出对应的object。
既然如此，还要GAN做什么？（或者说，Autoencoder存在什么问题）
因为作为训练数据的object是有限的，导致decoder实际上只能把训练过程中见过的code给还原成对应的object。如果随机给一些code，它不会生成训练集中没有见过的object。
如何解决？
VAE：训练decoder的时候给code加点噪声，就能让decoder在生成的时候可以克服一些带噪声的code，即使没有在训练中见过，也能生成比较合理的object（直觉上的理解，训练的时候希望一定范围内的code都能重构输入）。具体看自编码器这篇https://www.cnblogs.com/chaojunwang-ml/p/11421454.html
但不管怎么样，训练AE的时候要去最小化的loss，都是定义在component层面的，比如 l1 norm distance，l2 norm distance，而优化的过程中输出的各个component之间是没有多少互相影响的（除非把网络变得很深）。所以单纯让输出和目标在component层面上越接近越好是不够的。
4.为什么discriminator不能通过自己判断去生成？
discriminator比较容易通过整体去判断生成的结果怎么样，但是无法通过这个方式去做生成。
如果非要做，可以穷举所有的输入x，求解argmaxD(x)的x_tilde就好了。
问题是训练discriminator的时候要有正类和负类，正类容易搞定，负类就有问题了，negative example 如果选取的不好（比如随机噪声什么的），就很难训练好的discriminator。
GAN
实际做的话训练discriminator：
如果落在高维空间中real examples 所在的区域就给高分，落在生成数据的区域就给低分，但是生成数据的区域肯定比真正的real example 之外的区域要小。
因为real examples是有限的，所以训练generator是让discriminator无效的话，就是说让生成的数据的区域跟之前有不同，再去让discriminator学的更好这样。就跟下面的图表示的差不多。
2. Conditional generation
text-to-image
问题就是如果只用一般的gan去训练的话，产生的结果是多张图片的平均（比如火车有正面、侧面这样子的问题）。
注意！在做conditional gan的时候，G的输入是noise和condition，但是D不能只看G的输出，如果那样的话generator只会学着去产生真实的图片，而无视条件。
D要看condition和G(z)以及x，输出一个scalar判断输入是不是真实的图片+和条件是不是匹配。
可以看到训练D的时候，负类是有两种情况的。
结构上的话下面这种D结构可能比较合理一点，不过比较多的都是把c和x做embedding或别的处理后直接给到一个network
stack gan是把embedding后的vector分成几部分训练gan
image-to-image
3. Unsupervised conditional generation
条件生成这件事能不能做到unsupervised？
比如什么风格转换之类的。问题就是怎么建立c和x之间的联系，手里只有两种数据而已。
方法1. 直接转换
D是输入带风格的图片和生成数据，训练去能够判断输入图片是不是属于目标的输出domain
G就是输入原始图片，训练去让D无效，并且要让G的输入和输出还是保持一定的联系。
比如cycleGAN，starGAN
方法2. 如果输入和输出差距很大，比如真人转换为动漫图像
用encoder投到common space(latent space)上去做
VAEGAN
encoder -> decoder -> discriminator，两部分损失，ae的重构损失，和gan的对抗损失
还可以在encoding vector 后面加一个domain discriminator，强制不同domain的输入经过encoder之后都投到一个latent space里面
4.Theory behind GAN
gan部分的理论，最开始的版本。这里面其实有一些问题
我们想要找到一个高维空间中的分布 P_data(x)，在目标类别的区域，probability是高的，在那个区域之外，probability是低的。但这个P_data(x)分布的具体形式是不知道的
没有gan怎么做生成？
maximum likelihood estimation！
1.从P_data(x)中sample一些数据作为训练数据
2.我们有一个含有未知参数theta的分布P_G(x; theta)，想做的事情就是找出能够让P_G和P_data最接近的参数theta。比如我们有一个混合高斯分布GMM作为P_G(x; theta)，theta就是Gaussians的means和variances
3.由训练数据{x1, x2, ..., xm}计算P_G(xi; theta)
4.likelihood就定义为所有可能的i，P_G(xi; theta)的连乘
5.就用gradient ascent 让这个likelihood最大
maximum likelihood estimation 等价于 minimize KL Divergence
原因在于，可以对概率取对数
然后可以把连乘号拿出来，变成求和：
这个式子就是对期望的估计
然后计算这个期望，就是对x求积分
然后加一个和P_G完全无关的项，也就是不含theta的项
而这样的话，就得到KL散度了
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那问题就来了，怎么才能定义一个general的P_G呢，因为如果很复杂、不知道明确的形式的话，怎么计算P_G(xi; theta)？
定一个generator作为生成P_G的方式，从一个很简单的distribution，project成一个复杂的distribution
那么我们的目标就比较清楚了，就是要找一个generator，让这个P_G和P_data越接近越好，也就是让这两个分布之间的某种divergence。
但是没法直接做，因为P_G和P_data的定义式我们都是不知道的，就没法计算divergence
虽然不知道P_G和P_data的定义式，但是我们可以从这两个分布中sample data出来
从P_G里面做sample，就是获得了训练数据
P_data里面做sample，就是从normal里面sample数据然后经过generator，得到G(z)
然后怎么计算这两个分布的divergence呢 —> 通过discriminator，先放结论！
也就是说，D* = argmaxV(G, D)，（这其实就是去训练一个binary classifier？）
这个结果其实是最小化P_G和P_data的JS divergence，为什么呢？
下面上推导：
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所以最后，训练gan就是在做
举个例子：对每一个可能的G，先找到让V(G,D)最大的D，然后再从这些G-D对里面找到令V(G,D)最小的G，这个例子里就是G3-D红点！
所以要怎么去训练呢？就是要解这个minmax问题
找到一个最好的G 去minimize L(G) = maxV(G, D)
那么问题就是L(G)里面的max函数能够微分吗？可以！
所以
1.给G0
2.找到D0*去maximize V(G0, D)
3.
4.找到D1*去maximize V(G1, D)
5. ...
问题就是，更新G那一步会改变V，从V(Gt, Dt*) 到 V(Gt+1, Dt*)，而这个时候L(G)可能已经不再是
V(Gt+1, Dt*)，而是V(Gt+1, Dt+1*)， Dt*不一定等于Dt+1*，而我们的做法就是假设这两个值是近似的。
所以说！不要update G 太多。而应该尽量要把discriminator训练到底，至少要找到一个local maxima。因为确实要找到最大的V
实作的时候就是用sample近似算期望。
这就是训练一个binary classifier，把从Pdata(x)中sample出来的real data作为positive examples，把生成数据也就是从P_G(x)中sample出来的数据当作negative examples
但是对于训练G来说，还是有问题的。minimize下面这个式子的时候，在开始的时候往往D(x)是很小的，log(1-D(x))在这个区间是很平缓的，更新的就很慢。
所以做一个替换，log(1-D(x))和-log(D(x))在变化趋势上是一致的，但是D(x)很小的时候-log(D(x))的变化就比较快！
别问为什么可以，大佬说这样就是可以！
而且这样连代码都不用改，就把两类的label换掉就好了。。。
但其实像一开始那样子做也是可以的，叫MinimaxGAN,MMGAN
改了之后的叫做Non-saturating GAN
理论完毕
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直观的东西。
那到底到最后discriminator会不会烂掉？
另一个trick是不只把上一个generator产生的数据拿来，也把再在此之前的generator产生的generated data 拿来一起训练D, 效果会更好。虽然理论上讲没什么意义。
原文地址：https://www.cnblogs.com/chaojunwang-ml/p/11421456.html