[论文解读] NIPS 2016 Tutorial: Generative Adversarial Networks

Ian Goodfellow|arXiv (Cornell University)|Dec 31, 2016

Generative Adversarial Networks and Image Synthesis参考文献 64被引用 1,321

一句话总结

本文总结了 Goodfellow 在 NIPS 2016 上的 GANs 教程，详细说明为什么生成建模重要、GANs 如何工作、它们与其他模型的关系、前沿领域以及图像模型应用。

ABSTRACT

This report summarizes the tutorial presented by the author at NIPS 2016 on generative adversarial networks (GANs). The tutorial describes: (1) Why generative modeling is a topic worth studying, (2) how generative models work, and how GANs compare to other generative models, (3) the details of how GANs work, (4) research frontiers in GANs, and (5) state-of-the-art image models that combine GANs with other methods. Finally, the tutorial contains three exercises for readers to complete, and the solutions to these exercises.

研究动机与目标

• 激发对生成建模和高维概率分布的研究热情。
• 解释生成模型的工作原理，并将 GAN 与其他生成方法进行比较。
• 详细介绍 GAN 框架、训练动力学和结构灵活性。
• 讨论 GAN 的研究前沿以及与最先进图像模型的整合。
• 提供练习及解答以加深对 GAN 概念的理解。

提出的方法

• 提出面向最大似然与隐式模型的深度生成模型分类。
• 描述显式密度模型及其可处理/近似变体。
• 将 GAN 框架解释为生成器与判别器的双人博弈。
• 概述通过同时随机梯度下降与纳什均衡概念进行的训练。
• 将 GAN 与变分自编码器及其他生成范式进行比较。
• 突出 GAN 支持的应用及多模态样本生成。

实验结果

研究问题

• RQ1 为何要专门研究生成建模以及 GAN？
• RQ2 在训练和样本生成方面，GANs 如何与显式密度模型和隐式模型比较？
• RQ3 GANs 如何工作，包括生成器-判别器的动态和训练过程？
• RQ4 GAN 研究和图像模型整合的前沿问题与实际注意事项有哪些？

主要发现

• GANs 提供并行样本生成，且对生成器设计限制较少。
• 训练 GAN 需寻求生成器与判别器之间的纳什均衡。
• GAN 避免马尔可夫链和变分界限，目标是在具备足够容量和数据时达到渐近一致性。
• 一个分类比较显式密度模型（可处理和近似变体）与隐式密度模型。
• GAN 相对于 FVBNs 和 VAEs 的定位，实践中通常能获得更好的样本质量。
• 应用展示了基于 GAN 的图像生成、翻译和交互式编辑。