沈阳硅藻泥
训练WGAN的时候，有几个方面可以调参： a. 调节Generator loss中GAN loss的权重。 G loss和Gan loss在一个尺度上或者G loss比Gan loss大一个尺度。但是千万不能让Gan loss占主导地位, 这样整个网络权重会被带偏。 b. 调节Generator和Discrimnator的训练次数比。一般来说，Discrimnator要训练的比Genenrator多。比如训练五次Discrimnator，再训练一次Genenrator(WGAN论文 是这么干的)。 c. 调节learning rate，这个学习速率不能过大。一般要比Genenrator的速率小一点。 d. Optimizer的选择不能用基于动量法的，如Adam和momentum。可使用RMSProp或者SGD。 e. Discrimnator的结构可以改变。如果用WGAN，判别器的最后一层需要去掉sigmoid。但是用原始的GAN，需要用sigmoid，因为其loss function里面需要取log，所以值必须在[0,1]。这里用的是邓炜的critic模型当作判别器。之前twitter的论文里面的判别器即使去掉了sigmoid也不好训练。 f. Generator loss的误差曲线走向。因为Generator的loss定义为： G_loss = (D_fake) Generator_loss = gen_loss + lamda*G_loss 其中gen_loss为Generator的loss，G_loss为Discrimnator的loss，目标是使Generator_loss不断变小。所以理想的Generator loss的误差曲线应该是不断往0靠的下降的抛物线。 g. Discrimnator loss的误差曲线走向。因为Discrimnator的loss定义为： D_loss = (D_real) - (D_fake) 这个是一个和Generator抗衡的loss。目标就是使判别器分不清哪个是生成器的输出哪个是真实的label。所以理想的Discrimnator loss的误差曲线应该是最终在0附近振荡，即傻傻分不清。换言之，就是判别器有50%的概率判断你是真的，50%概率判断你是假的。 h. 之前的想法是就算判别器不训练，那么它判断这个图片是真是假的概率都是50%，那D_loss = (D_real) - (D_fake)不就已经在0附近了吗？ 其实不是这样的。如果是wgan的话，判别器的输出是一个负无穷到正无穷的数值，那么要让它对两个不同的输入产生相似的输出是很难的。同理，对于gan的话，判别器的输出是介于[0,1]之间的，产生两个相似的输出也是很困难的。如果判别器的输出是0或者1的话，那就是上面说的情况。所以，网络要经过学习，使得 输出尽可能相似，那就达到了傻傻分不清的状态了。
我是怖怖
关于GAN生成式对抗网络中判别器的输出的问题，这个问题我们不知道也不憧，只有到百度网上去查一下就可以告诉给你，都可以查到内容是什么，只要字别太少圄绕提问来回答，基本上都是优质回答，我们也弄不清是什么玩意，好了，只有憧的人才知道，谢谢！
扬帆飘舟
...摘要生成式对抗网络GAN（Generative adversarial networks）目前已经成为人工智能学界一个热门的研究方向.GAN的基本思想源自博弈论的二人零和博弈，由一个生成器和一个判别器构成，通过对抗学习的方式来训练.目的是估测数据样本的潜在分布并生成新的数据样本.在图像和视觉计算、语音和语言处理、信息安全、棋类比赛等领域，GAN正在被广泛研究，具有巨大的应用前景.本文概括了GAN的研究进展，并进行展望.在总结了GAN的背景、理论与实现模型、应用领域、优缺点及发展趋势之后，本文还讨论了GAN与平行智能的关系，认为GAN可以深化平行系统的虚实互动、交互一体的理念，特别是计算实验的思想，为ACP（Artificial societies，computational experiments，and parallel execution）理论提供了十分具体和丰富的算法支持.更多出版源《自动化学报》 , 2017 , 43 (3) :321-332
哆啦C梦的梦
上面这张图很好的很好的阐述了生成式对抗网络的结构~~ 博弈论
此图给出了生成性对抗网络的概述。目前最重要的是要理解GAN是使两个网络协同工作的一种方式 - 而Generator和Discriminator都有自己的架构。为了更好地理解这个想法的来源，我们需要回忆一些基本的代数并问自己 - 我们怎么能欺骗一个比大多数人更好地分类图像的神经网络？
在我们详细描述GAN之前，让我们看一下类似的主题。给定一个训练有素的分类器，我们可以生成一个欺骗网络的样本吗？如果我们这样做，它会是什么样子？
事实证明，我们可以。
甚至更多 - 对于几乎任何给定的图像分类器，可以将图像变换为另一个图像，这将被高度置信地错误分类，同时在视觉上与原始图像无法区分！这种过程称为对抗性攻击，生成方法的简单性解释了很多关于GAN的内容。 精心计算的示例中的对抗性示例，其目的是错误分类。以下是此过程的说明。左边的熊猫与右边的熊猫无法区分 - 但它被归类为长臂猿。
图像分类器本质上是高维空间中的复杂决策边界。当然，在对图像进行分类时，我们无法绘制这个边界。但我们可以安全地假设，当训练结束时，网络并不是针对所有图像进行推广的 - 仅针对我们在训练集中的那些图像。这种概括可能不是现实生活的良好近似。换句话说，它适用于我们的数据 - 我们将利用它。
让我们开始为图像添加随机噪声并使其非常接近零。我们可以通过控制噪声的L2范数来实现这一点。数学符号不应该让您担心 - 出于所有实际目的，您可以将L2范数视为向量的长度。这里的诀窍是你在图像中拥有的像素越多 - 它的平均L2范数就越大。因此，如果噪声的范数足够低，您可以预期它在视觉上难以察觉，而损坏的图像将远离矢量空间中的原始图像。
为什么？
好吧，如果HxW图像是矢量，那么我们添加到它的HxW噪声也是矢量。原始图像具有相当密集的各种颜色 - 这增加了L2规范。另一方面，噪声是一组视觉上混乱的相当苍白的像素 - 一个小范数的矢量。最后，我们将它们添加到一起，为损坏的图像获取新的矢量，这与原始图像相对接近 - 但却错误分类！
现在，如果原始类 Dog 的决策边界不是那么远（就L2范数而言），这种加性噪声将新图像置于决策边界之外。
您不需要成为世界级拓扑学家来理解某些类别的流形或决策边界。由于每个图像只是高维空间中的矢量，因此在其上训练的分类器将“所有猴子”定义为“由隐藏参数描述的该高维斑点中的所有图像矢量”。我们将该blob称为该类的决策边界。
好的，所以，你说我们可以通过添加随机噪声轻松欺骗网络。它与生成新图像有什么关系？
现在我们假设有两个结构模型，相当于两个神经网络：
这是关于判别网络D和生成网络G的价值函数（Value Function），训练网络D使得最大概率地分对训练样本的标签（最大化log D(x)），训练网络G最小化log(1 – D(G(z)))，即最大化D的损失。训练过程中固定一方，更新另一个网络的参数，交替迭代，使得对方的错误最大化，最终，G 能估测出样本数据的分布。生成模型G隐式地定义了一个概率分布Pg，我们希望Pg 收敛到数据真实分布Pdata。论文证明了这个极小化极大博弈当且仅当Pg = Pdata时存在最优解，即达到纳什均衡，此时生成模型G恢复了训练数据的分布，判别模型D的准确率等于50%。
接着上面最后一个问题：怎么才能生成我指定的图像呢？
指定标签去训练
顾名思义就是把标签也带进公式，得到有条件的公式：
具体怎么让CGAN更好的优化，这里不解释，就是平常的优化网络了。
参考文章：
本文大部分翻译此外文
通俗易懂
小博客的总结
唐宇迪大神
个人感觉，一是提升从业者素质问题，二是相关法律制度的完善，三是政府监管。这个是整体而言的，具体则可以展开。
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