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GAN对抗生成网络（一）——基本原理及数学推导

news 来源：原创 2025/7/15 4:31:49

1 背景

GAN(Generative Adversarial Networks)对抗生成网络是一个很巧妙的模型，它可以用于文字、图像或视频的生成。

例如，以下就是GAN所生成的人脸图像。

2 算法思想

假如你是《古董局中局》的文物造假者（Generator,生成器），希望生产出足以媲美王羲之真迹的假字画。GAN的思想是除了造假者再引入一位鉴宝者（Discriminator,判别器）。造假者的目标是“以假乱真”——精进手艺，从而骗过鉴宝者；鉴宝者的目标是“火眼金睛”——明察秋毫，区别出真字画和假字画。

造假者刚开始不掌握造假知识，只能天马行空地乱写一通，但收到鉴宝者的反馈，调整制作手段，逐步训练出了能够骗过鉴宝者的技艺。

鉴宝者刚开始不掌握鉴宝知识，但造假者的成果源源不断地输送过来，这也成为鉴宝者的学习材料，鉴宝者逐渐提高了鉴定能力。

GAN的全称是Generative Adversarial Networks。从名字也可以了解GAN的特性。

所谓Generative是指GAN是一种生成模型，即产生新的数据，并尽量与真实数据相似。生成模型是与判别模型相对的。

顾名思义，判别模型是为了做判断。训练好的判别模型在给定观测值后，预测标签。如果放到文物造假的例子，判别模型的做法就是找到一批真的文物和一批假的文物，提取出这些文物的特征（比如质地、颜色），学习这些特征如何导致了真或假的结果。这样给定新的文物，就可以根据特征判定文物是真还是假（比如质地为新则为假，质地为旧则为真）。

其实从上文描述可以看出，GAN中的discriminator就是判别模型，但GAN终极目的是为了生成新样本，所以才把GAN归为生成模型，其中的判别模型只是服务于生成模型，属于陪衬。

所谓Adversarial是指GAN是一种对抗模型，要训练出Generator和Discriminator二者相互对抗，你追我赶。

所谓Networks是指GAN是一种神经网络模型，无论是Generator还是Discriminator，他们都需要有足够复杂的表达式，才能实现图片甚至视频的生成，因此需要使用神经网络拟合复杂的运算。

3 数学推导

3.1 符号定义

符号	含义	文物例子中的对应概念
$x$	样本,例如GAN的目标是生成图片,则此处泛指图像	字画
$P_{data}(x)$	真实数据概率分布	真字画的技艺
$G$	Generator,本质是一个神经网络，输入概率分布中的随机噪声，输出为x	造假者
$G^{*}$	最优的Generator	训练好的造假者
$P_{G}(x)$	Generator对应的概率分布	造假者的技艺
$z$	概率分布中的噪音，例如高斯分布抽样出的样本	造假者的输入,可理解为当时模具的状态、制作哪幅字画的决定。一般是一个向量，其中每个维度可能对应生成的结果某些特征
$Div$	两个分布之间的距离	真实制作工艺和造假制作工艺的区别
$D$	Discriminator,本质是一个神经网络,输入一个样本x,输出为1或0,代表x是真实的概率	鉴宝者
$D^{*}$	最优的Discriminator	训练好的鉴宝者
$V$	优化目标,越大越好	真品和赝品的相似程度，或者赝品能卖出的价钱
$\theta_G$	Generator的参数	$P_{G}$ 概率分布的参数
$\theta_{D}$	Discriminator的参数	鉴宝者鉴宝所遵从的规则参数，比如质地有“多旧”才会认为是真品
$\eta$	误差反向传播时神经网络的学习率	造假者或鉴宝者更新自己造假技艺和更新技艺时调整的幅度

3.2 解析

以上的例子中造假者的目标是学习出一套接近真实的技艺，但技艺太抽象了，需要用数学的语言表示，这里使用“概率分布”表示技艺。可能不好理解，解释如下。

第一，这里的一张字画可比作训练的样本，那么生产字画的技艺自然就可以比作产生样本的概率分布。

第二，无论是生成图片还是生成字画的过程，本质上就是从概率分布中抽样的过程。

例如我们要生成一个足球图片，每个像素点是否应该为空，应该呈现什么颜色，都是有概率的。我们应该学习到这么一种概率分布：在一个画布上，产生圆形的概率最高，这一点毋庸置疑；产生椭圆形的概率次高，可能有时存在镜头畸变现象，或者画面想表现出足球快速向前运动（参考下图中的热血足球）；产生正方形的概率几乎为0。此外，颜色也是用概率分布产生的，黑色和白色概率最高，但不排除有其他颜色的情况。

可能会有读者问，在生成字画的例子中，不同文章的字完全不一样，怎么能用一种概率分布来表示呢？这里的概率分布可能是非常复杂的分布，例如分解成先用均匀分布选择画哪幅字，然后用条件概率再决定画布每个字颜色、落笔力度、方向等。

再举一个更简单的例子，比如给猴子一台有26个英文字母的打字机，它任意地敲击100个字符，那么概率分布空间就有 $100^{26}$ 种，属于一维均匀分布。猴子每次敲击出的文章就是从这个概率分布中抽样一次。在这个例子中，打字机的规则十分清晰，即英文字母按顺序排列，因此比创作字画这种高维分布简单得多。

第三，只有引入概率分布才能生成大量样本。这也对应开篇所说的造假者目标，是学习一种技艺，而不是学习单一的某张字画。

如果理解了概率分布，那么也就明白了“符号定义”中的 $z$ 。它代表了造假者的输入，例如要决定画哪幅字画，当时画笔的状态等等随机的因素。 $z$ 一般是高斯分布，经过 $G$ 的转换得到 $x_{1}$ ，服从更复杂的分布，这种分布就代表技艺。

3.3 推导

3.3.1 Discriminator

先说结论，推导后的最优解等价于JS散度最大。JS散度表示2个分布之间的距离，越大表示2个分布的差异越明显。这也符合Discriminator的目标，就是要让真品和赝品的区别最明显。

推导过程如下，不感兴趣的读者可略过。

对于 $D$ 而言，优化目标是下式最大化。

$V(G,D)=E_{x\sim P_{data}}[logD(x)]+E_{x\sim P_{G}}[log(1-D(x))]$

左侧代表样本来自于真实数据时，D预测为真实的概率，此值越大越好；右侧表示当样本来自于假数据时，D预测为真实的概率，此值越小越好。取对数不影响单调性。

将此式的期望转换为积分的形式

$V(G,D)=\int_{x}{P_{data}(x)\log{D(x)}dx}+\int_{x}{P_{G}(x)\log{(1-D(x))}dx}=\int_{x}{[P_{data}(x)\log{D(x)}+P_{G}(x)log{(1-D(x))}]dx}$

现在引入一个强假设—— $D(x)$ 可以是任意的函数。意思是对于每一个 $x$ , $D(x)$ 足够复杂，可以想象成 $D(x)$ 是一个分段函数，使得每个 $x$ 上式中的积分项里的内容都最大。因此问题转化为积分项内的式子最大。因为 $D$ 本质上是神经网络，足够复杂，所以是合理的。

为了方便说明，记 $a=P_{data}(x)$ , $b=P_{G}(x)$ , $D=D(x)$ , $V(G,D)$ 中的每一个积分项都是 $f(D)$ 。注意当优化D时，G是给定的，因此可看作常量。

上式转化为 $f(D)=a\log{(D)}+b\log{(1-D)}$

为了求f的最大值，求上式微分等于0时的D（二阶微分小于0，因此可断定f为最大值而非最小值）

$\frac{\mathrm{d} f(D) }{\mathrm{d} D}=\frac{a}{D}-\frac{b}{1-D}=0$

可得 $D^*(x)=\frac{a}{a+b}=\frac{P_{data}(x)}{P_{data}(x)+P_{G}(x)}$ . 代入 $V(G,D)$ ,得

$\max\limits_{D}V(G,D) =V(G,D^*)=\int_{x}{[P_{data}(x)\log{\frac{P_{data}(x)}{P_{data}(x)+P_{G}(x)}}+P_{G}(x)\log{\frac{P_{G}(x)}{P_{data}(x)+P_{G}(x)}}]dx}$

在对数式分子和分母同时乘以1/2，并将分子的1/2提出来，得到

$V(G,D^*)=-2\log{2}+\int_{x}{[P_{data}(x)\log{\frac{P_{data}(x)}{\left(P_{data}(x)+P_{G}(x)\right)/2}}+P_{G}(x)\log{\frac{P_{G}(x)}{\left( P_{data}(x)+P_{G}(x)\right)/2}}]dx}$

将中括号内的求和拆成2项，每一项都是KL散度，合起来就是JS散度

$V(G,D^*)=-2\log{2}+KL\left(P_{data}||\frac{P_{data}+P_{G}}{2}\right)+KL\left(P_{G}||\frac{P_{data}+P_{G}}{2}\right)=-2\log{2}+2JS(P_{data}||P_{G})$

GAN神奇的地方在于，在我们不清楚真实分布 $P_{data}$ 参数的情况下， $D$ 也能够用抽样的方式判断分布之间的距离，从而使得 $G$ 趋近这个分布。

3.3.2 Generator

对于 $G$ 而言，要找出最佳的 $G^{*}$ ，使得 $P_{G}$ 和 $P_{data}$ 越接近越好，即

$G^{*}=\arg\min\limits_{G}Div(P_{G},P_{data})$

根据上文所述，这里 $Div(P_{G},P_{data})$ 就是 $\max\limits_{D}V(G,D)$ ，即 $G^{*}=\arg\min\limits_{G}\max\limits_{D}V(G,D)$ 。这就转化成 $G$ 在知道 $D$ 会选择让真实分布和生成分布距离最大时，应该做出什么样的决策，使得两个分布的距离最小。

这里借用李宏毅老师的例子并做了些修改： $G$ 只有2种选择， $G_{1}$ 和 $G_{2}$ ，那么 $G$ 应该选择哪一种呢？对应下图，左右分别是2种选择，横轴代表 $D$ 的决策空间，纵轴代表真实分布和生成分布的距离。

如果选择第一种， $D$ 一定会选择让V最大的参数 $D_{1}^{*}$ ，此时V的值对应左图红点的纵坐标。同理，如果选择第二种，则V的值对应右图红点的纵坐标。由于左图的红点纵坐标比右图高，所以 $G$ 选择第二个。

从另一个角度理解，仔细观察下图，左图的蓝色线整体比较低，只有一处尖峰位置较高；右图的蓝色线整体比较高。还是回到文物造假的例子，造假者有2种造假手段，第一种造出的赝品整体和真品差距不大，但是有一处非常容易露馅（比如整体的字都和王羲之的字很像，但只有某一个字的某一个笔画和王羲之相去甚远）；第二种造出的赝品和真品的差距不大不小，没有明显的破绽。造假者和鉴宝者博弈，知道鉴宝者会揪住很小的破绽不放，因此选择了更稳妥的第二种造假手段。

下一篇笔者介绍GAN的具体算法和Python实现代码。

参考资料

李宏毅对抗生成网络2018

B站机器学习白板推导

《进阶详解KL散度》https://zhuanlan.zhihu.com/p/372835186