模型不收敛，训练速度慢，如何才能改善 GAN 的性能？

本文作者： AI研习社-译站

2018-07-24 09:54

导语：与其他深度网络相比，GAN 模型在多方面可能会受到严重影响。

雷锋网 AI 研习社按：本文为雷锋网字幕组编译的技术博客，原标题 GAN — Ways to improve GAN performance，作者为 Jonathan Hui 。

翻译 | 姚秀清郭蕴哲校对 | 吴桐整理 | 孔令双

与其他深度网络相比，GAN 模型在以下方面可能会受到严重影响。

不收敛：模型永远不会收敛，更糟糕的是它们变得不稳定。
模式崩溃：生成器生成单个或有限模式。
慢速训练：训练生成器的梯度会消失。

作为 GAN 系列的一部分，本文探讨了如何改进 GAN 的方法。尤其在如下方面，

更改成本函数以获得更好的优化目标。
在成本函数中添加额外的惩罚以强制执行约束。
避免过度自信和过度拟合。
更好的优化模型的方法。
添加标签。

特征匹配

生成器试图找到最好的图像来欺骗鉴别器。当两个网络相互抵抗时，“最佳“图像会不断变化。然而，优化可能变得过于贪婪，并使其成为永无止境的猫捉老鼠游戏。这是模型不收敛且模式崩溃的场景之一。

特征匹配改变了生成器的成本函数，用来最小化真实图像的特征与生成图像之间的统计差异，即，它将目标从击败对手扩展到真实图像中的特征匹配。我们使用图像特征函数 f(x) 对真实图像和生成图像的均值间的L2范数距离来惩罚生成器。

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其中 f(x) 是鉴别器立即层的输出，用于提取图像特征。

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每个批次计算的实际图像特征的平均值，都会波动。这对于减轻模式崩溃来说可能是个好消息。它引入了随机性，使得鉴别器更难以过拟合。

当 GAN 模型在训练期间不稳定时，特征匹配是有效的。

微批次鉴别

当模式坍塌时，创建的所有图像看起来都相似。为了缓解这个问题，我们将不同批次的实际图像和生成的图像分别送给鉴别器，并计算图像 x 与同一批次中其余图像的相似度。我们在鉴别器的一个密集层中附加相似度 o(x) ，来确定该图像是真实的还是生成的。

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如果模式开始崩溃，则生成的图像的相似性增加。鉴别器可以使用该分数来检测生成的图像。这促使生成器生成具有更接近真实图像的多样性的图像。

图像 xi 与同一批次中的其他图像之间的相似度 o(xi) 是通过一个变换矩阵 T 计算得到的。如下所示，xi 是输入图像，xj 是同一批次中的其余图像。

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方程式有点难以追踪，但概念非常简单。（读者可以选择直接跳到下一部分。）我们使用变换矩阵 T 将特征 xi 转换为 Mi ，一个 B×C 的矩阵。

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我们使用 L1 范数和下面的等式导出图像 i 和 j 之间的相似度 c(xi, xj) 。

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图像 xi 与批次中其余图像之间的相似度 o(xi) 为

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这里是回顾：

模型不收敛，训练速度慢，如何才能改善 GAN 的性能？

引用自论文“ Improved Techniques for Training GANs ”

微批次鉴别使我们能够非常快速地生成视觉上吸引人的样本，在这方面它优于特征匹配。

单面标签平滑

深度网络可能会过自信。例如，它使用很少的特征来对对象进行分类。深度学习使用正则化和 Dropout 来缓解问题。

在 GAN 中，我们不希望模型过拟合，尤其是在数据噪声大时。如果鉴别器过分依赖于某一小组特征来检测真实图像，则生成器可能迅速模仿这些特征以击败鉴别器。在 GAN 中，过度自信的负面作用严重，因为鉴别器很容易成为生成器利用的目标。为了避免这个问题，当任何真实图像的预测超过 0.9（D（实际图像）> 0.9）时，我们会对鉴别器进行惩罚。这是通过将目标标签值设置为 0.9 而不是 1.0 来完成的。这里是伪代码：

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)

历史平均

在历史平均中，我们跟踪最后 t 个模型的模型参数。或者，如果我们需要保留一长串模型，我们会更新模型参数的运行平均值。

我们为成本函数添加了如下的一个 L2 成本，来惩罚不同于历史平均值的模型。

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对于具有非凸对象函数的 GAN，历史平均可以迫使模型参数停止围绕平衡点兜圈子，从而令其收敛。

经验回放

为了击败生成器当前产生的内容，模型优化可能变得过于贪婪。为了解决这个问题，经验回放维护了过去优化迭代中最新生成的图像。我们不仅仅使用当前生成的图像去拟合模型，而且还为鉴别器提供了所有最近生成的图像。因此，鉴别器不会针对生成器某一特定时间段生成的实例进行过度拟合。

使用标签（CGAN）

许多数据集都带有样本对象类型的标签。训练 GAN 已经很难了。因此，对于引导 GAN 的训练来说，任何额外的帮助都可以大大提高其性能。添加标签作为潜在空间 z 的一部分，有助于 GAN 的训练。如下所示， CGAN 中采用的数据流就充分利用了样本的标签。

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成本函数

成本函数重要吗？它当然重要，否则那么多研究工作的心血都将是一种浪费。但是如果你听说过 2017 年 Google Brain 的一篇论文，你肯定会有疑虑。但努力提升图像质量仍然是首要任务。因此在我们对成本函数的作用有一个明确的认识之前，我们很有可能会看到研究人员仍在努力尝试着不同的成本函数。

下图列出了一些常见 GAN 模型的成本函数。

模型不收敛，训练速度慢，如何才能改善 GAN 的性能？

表格改动自这里：https://github.com/hwalsuklee/tensorflow-generative-model-collections

我们决定不在本文中详细介绍这些成本函数。实际上，如果您想了解更多信息，我们强烈建议您细致地阅读这些文章中的至少一篇：WGAN/WGAN-GP，EBGAN / BEGAN，LSGAN，RGAN 和 RaGAN 。在本文的最后，我们还列出了一篇更详细地研究成本函数的文章。成本函数是 GAN 的一个主要研究领域，我们鼓励您稍后阅读该文章。

以下是某些数据集中的一些 FID 分数（越低越好）。这是一个参考点，但需要注意的是，现在对于究竟哪些成本函数表现最佳下结论还为时尚早。实际上，目前还没有哪一个成本函数在所有不同数据集中都具有最佳表现。

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但缺乏好的超参数的模型不可能表现良好，而调参需要大量时间。所以在随机测试不同的成本函数之前，请耐心地优化超参数。

实现技巧

将图像的像素值转换到 -1 到 1 之间。在生成模型的最后一层使用 tanh 作为激活函数。
在实验中使用高斯分布对 z 取样。
Batch normalization 可以让训练结果更稳定。
上采样时使用 PixelShuffle 和反卷积。
下采样时不要使用最大池化而使用卷积步长。
Adam 优化通常比别的优化方法表现的更好。
图像交给判别模型之前添加一些噪声，不管是真实的图片还是生成的。

GAN 模型的动态特性尚未得到很好的解释。所以这些技巧只是建议，其优化结果如何可能存在差异。例如，提出 LSGAN 的文章指出 RMSProp 在他们的实验中表现更加稳定。这种情况非常稀少，但是也表明了提出普遍性的建议是非常困难的。

Virtual batch normalization (VBN)

Batch normalization 已经成为很多深度神经网络设计中的事实标准。Batch normalization 的均值和方差来自当前的 minibatch 。然而，它会在样本之间创建依赖关系，导致生成的图像不是彼此独立的。

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下图显示了在使用同一个 batch 的数据训练时，生成的图像有着相同的色调。

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上排图像是橙色色调，第二排图像是绿色色调。原文链接：https://arxiv.org/pdf/1701.00160v3.pdf

本来，我们对噪声 z 是从随机分布中采样，为我们提供独立样本。然而，这种 batch normalization 造成的偏见却抵消了 z 的随机性。

Virtual batch normalization (VBN) 是在训练前从一个 reference batch 中采样。在前向传播中，我们提前选择一个 reference batch 为 batch normalization 去计算 normalization 的参数（ μ 和 σ ）。然而，我们在整个训练过程中使用同一个 batch，会让模型过拟合。为了解决这个问题，我们将 reference batch 与当前 batch 相结合起来计算参数。

随机种子

用于初始化模型参数的随机种子会影响 GAN 的性能。如下表所示，测量GAN性能的FID分数在50次独立运行（训练）中有所不同。但是波动的范围不大，并且可以在后续的微调中完成。

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原文

一篇来自 Google Brain 的论文指出 LSGAN 偶尔会在某些数据集中失败或崩溃，并且需要使用另一个随机种子重新启动训练。

Batch normalization

DGCAN 强力建议在网络设计中加入 batch normalization 。 Batch normalization 的使用也成为许多深度网络模型的一般做法。但是，也会有例外。下图演示了 batch normalization 对不同数据集的影响。 y 轴是 FID 得分，越低越好。正如 WGAN-GP 论文所建议的那样，当使用成本函数 WGAN-GP 时，不应该使用 batch normalization 。我们建议读者检查 batch normalization 上使用的成本函数和相应的FID性能，并通过实验验证来设置。

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对原文有所修改

多重 GANs

模式崩溃可能并不全是坏事。实际上，当模式崩溃时，图像质量通常会提高。实际上，我们可以会为每种模式收集最佳模型，并使用它们来重建不同的图像模式。

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原文

判别模型和生成模型之间的平衡

判别模型和生成模型总是处于拉锯战中以相互削弱。生成模型积极创造最好的图像来击败判别模型。但如果判别模型响应缓慢，生成的图像将收敛，模式开始崩溃。相反，当判别模型表现良好时，原始生成模型的成本函数的梯度消失，学习速度慢。我们可以将注意力转向平衡生成模型和判别模型之间的损失，以便在训练 GAN 中找到最佳位置。不幸的是，解决方案似乎难以捉摸。在判别模型和生成模型之间的交替梯度下降中，定义它们之间的静态比率似乎是有效的，但也有很多人怀疑它的效果。如果说已经有人做过这件事的话，那就是研究人员每训练生成模型5次再更新判别模型的尝试了。其他动态平衡两个网络的建议仅在最近才引起关注。

另一方面，一些研究人员认为平衡这些网络的可行性和愿景是很困难的。训练有素的判别模型无论如何都能为生成模型提供高质量的反馈。然而训练生成模型使之能与判断模型抗衡也并不容易。相反，当生成模型表现不佳时，我们可能会将注意力转向寻找不具有接近零梯度的成本函数。

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