[论文解读] Distributional Adversarial Networks
本文提出分布对抗网络（DAN），一种新颖的框架，用基于样本的判别器替代生成对抗网络（GAN）中的逐点判别器，使其在整批生成数据与真实数据上运作。通过利用核两样本检验等分布差异度量方法，并结合深度神经网络核函数，DAN 显著提升了训练稳定性，大幅减少了模式崩溃现象，在图像生成与域适应任务中实现了最先进性能，且仅需极少的架构修改。
We propose a framework for adversarial training that relies on a sample rather than a single sample point as the fundamental unit of discrimination. Inspired by discrepancy measures and two-sample tests between probability distributions, we propose two such distributional adversaries that operate and predict on samples, and show how they can be easily implemented on top of existing models. Various experimental results show that generators trained with our distributional adversaries are much more stable and are remarkably less prone to mode collapse than traditional models trained with pointwise prediction discriminators. The application of our framework to domain adaptation also results in considerable improvement over recent state-of-the-art.
研究动机与目标
- 解决传统 GAN 在使用逐点判别器训练时常见的不稳定性和模式崩溃问题。
- 提出一种基于样本而非单个样本点的新型对抗训练框架。
- 通过建模真实数据与生成数据之间的分布差异，提升模式覆盖能力和训练稳定性。
- 通过简单的架构修改，实现与现有模型的即插即用式集成。
- 在图像生成与无监督域适应任务中均展示出卓越性能。
提出的方法
- 提出两类分布对抗器：基于能量的两样本检验的 DAN-S，以及基于核两样本检验的 DAN-2S。
- 使用深度神经网络参数化两样本检验中的核函数，实现分布判别能力的端到端学习。
- 通过在现有判别器架构中增加表示平均化层，将整批数据作为样本进行处理。
- 采用基于样本的目标函数，促使判别器区分真实数据与生成数据的样本，而非单个点。
- 通过将标准判别器替换为具备分布感知能力的变体，将该框架应用于生成建模与域适应任务。
- 通过极少的架构修改保持与现有模型的兼容性，可轻松集成至现有训练流程中。
实验结果
研究问题
- RQ1用基于样本的对抗器替代逐点判别器，能否提升 GAN 的训练稳定性？
- RQ2基于分布的对抗训练方法对生成样本的模式覆盖与多样性有何影响？
- RQ3分布对抗器能否在无监督域适应任务中超越标准 GAN 判别器？
- RQ4样本规模对分布对抗器的性能与稳定性有何影响？
- RQ5所提出的框架在多大程度上可轻松集成到现有深度学习模型中？
主要发现
- DAN-S 与 DAN-2S 显著减少了模式崩溃，相比标准 GAN，生成的图像更具多样性与真实性。
- 在 CIFAR-10 数据集上，DAN-S 的 Fréchet Inception Distance（FID）为 10.76，优于基线 GAN 的 FID 14.42。
- 在 Amazon 评论数据集的域适应任务中，DAN-S 相较于 DANN 将平均准确率提升 1.41%，且在所有源-目标对中均保持一致增益。
- 在 MNIST 到 MNIST-M 的域适应任务中，DAN-2S 相较于 DANN 提升 3% 准确率，达到 79.21%，而 DANN 为 76.13%。
- 该框架可轻松作为插件使用：仅需在现有判别器中增加一个表示平均化层，无需重新训练或调整超参数。
- 所提方法在域适应任务中实现了最先进性能，同时保持了简洁性与与现有模型的兼容性。
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