在研究语义通信的时候，发现解码端很多都是用GAN或基于GAN来完成的。带着对GAN的好奇，对GAN进行了一个初步学习。这篇文章介绍一下和GAN相关的一些常识吧~
  本文围绕以下几个内容展开：
    1.什么是GAN？
    2.为什么要研究GAN？
    3.GAN具体的训练过程？
    4.GAN的优缺点
    5.GAN的应用
    6.现有的开源GAN项目

一、什么是GAN？

GAN全称是Generative adversarial network，生成对抗网络。里面有两个关键词“生成”“对抗”。生成是GAN的作用，对抗是GAN的思想(现在不懂这句话也没关系，后面会介绍的~)。
GAN有两个组成部分：生成网络(Generator)和判别网络(Discriminator)。给这两个网络下个定义。
    生成网络（Generator）负责生成模拟数据；
    判别网络（Discriminator）负责判断输入的数据是真实的还是生成的。
  GAN的精髓都在这两个网络上，前面说GAN的作用是生成，使用者希望能生成有效数据，也就是使用者想要的是良好的生成网络，但未经训练的网络生成效果是很差的，这时它需要一个“老师”来告诉它生成的数据是否有效并告诉它如何改进，这就是判别网络的作用：判别网络会对生成网络结果进行判断，如果发现了问题就把问题告诉生成网络，生成网络优化自己，这样生成网络的性能就会得到提升。
  上面一段话大致是GAN的思想，下面细化一下。上面一段话有一个问题：判断网络是怎么判断存在问题的？问题到达指什么？
  GAN常用于图像，就拿图像生成举例子。在图像生成任务中生成网络的作用就是生成图像。GAN会把生成图像和真实图像混在一起，一起送入判别网络中，判别网路需要将生成的和真实的进行区分。如果区分的好说明生成器不合格，没办法以假乱真。如果完全区分不出来那就说明生成器完全OK了。把上面的文字转换成图就是下面这样：

图源：https://blog.csdn.net/m0_61878383/article/details/122462196
  介绍了思想再来回头看看名字，“生成”“对抗”。生成是最终的目的——生成有效的数据，对抗是指生成器和判别器之间的关系，它们两个在对抗中不断优化迭代。
  GAN首次提出是在2014年(但是我在网上发现有点儿争议~)，以论文形式发表：https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf。它作为一种无监督算法，得到了很好的推广。

二、为什么会研究GAN？

这里我分享一下自己的观点：
  1）首先是应用需求导向，AI时代模型训练需要大量的数据，通过人工采集标注已经被证明远远不够，所以自动化的生成数据是时代需要。同时还要保证生成的数据的有效的，所以对有效数据的高效生成变成了AI从业者必须克服的难关。
  2）其次是业务发展了，以图像为例。对于图像的使用不仅限于传输了，还包图像修复、图像合成、图像个性化生成等。图像的创造主体从人变成了AI，开始研究用AI做个性化生成。
  3）最后可能是对于无监督学习的需要，开始让机器自己监督自己训练，去形成机器间的对抗学习是无监督学习的一种重要方式。

三、GAN的具体训练过程

其实训练过程就是生成器和判别器的博弈过程了。

  第一阶段：固定判别器，训练生成器
  使用一个还 OK 判别器，让一个「生成器G」不断生成“假数据”，然后给这个「判别器D」去判断。一开始，「生成器G」还很弱，所以很容易被揪出来。但是随着不断的训练，「生成器G」技能不断提升，最终骗过了「判别器D」。

  第二阶段：固定「生成器G」，训练「判别器D」
判别器「D」通过不断训练，提高了自己的鉴别能力，最终它可以准确的判断出所有的假图片。到了这个时候，「生成器G」已经无法骗过「判别器D」。

  循环一阶段和二阶段
  参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/622307792

  上面简单介绍下过程，现在回归到真实的网络训练上来。生成器和判别器是两个神经网络，神经网络的训练就是后向传播，也就是必须要找到损失函数，下面介绍下生成器和判别器的损失函数。

如果用图来形容loss变化就是下面这样的：

图源：https://blog.csdn.net/m0_61878383/article/details/122462196

四、GAN的优缺点

优点：
  1）本质上是一种架构，同时训练生成和判别网络，使两个问题都能变得很好，所以几乎适合所有问题。
  2）结果上看能生成更加清晰，更加真实的样本(理论一点儿说就是能更好的建模数据分布)
  3）使用无监督学习，不需要依赖大量标注数据。它可以从未标记的数据中学习出数据的分布和特征，可以被广泛的使用在无监督和半监督学习领域
  4）无需利用马尔科夫链反复采样，只是反向传播，无需在学习过程中进行推断，没有复杂的变分下界，避开近似计算棘手的概率的难题(我也不懂啥意思~)，这点比VAE强。

缺点：
  1）难训练，不稳定。训练GAN需要纳什均衡(存在优化方法使判别器和生成器都能达到最大收益)，但是在实际训练中很容易D收敛，G发散。会有模式崩溃和模式塌缩的问题
  ps：模式崩溃和模式塌缩：生成器可能会陷入生成某些常见模式或样本的困境，导致模式崩溃。而模式塌缩是指生成器输出的样本缺乏多样性，倾向于生成同一或相似的样本。
  2）不适合离散形式数据，比如文本(目前GAN多用于生成图像数据)。
  3）评价指标困难：对于 GAN，很难找到一个普遍有效的评估指标来衡量生成样本的质量和多样性。通常需要结合人工评价和其他指标进行评估。
  4）训练时间较长：由于 GAN 模型的复杂性，训练时间往往较长。特别是对于复杂的数据集和高分辨率的图像，训练所需的计算资源可能很大。
  参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/73916148

五、GAN的应用：

GAN的应用在这篇文章里面进行了介绍：https://zhuanlan.zhihu.com/p/73916148，总结一下还是图像的生成，这里写个目录
  1.生成图像数据集
  2.生成人脸照片
  3.生成照片，漫画人物
  4.图像到图像的转换
  5.文字到图像的转换
  6.语义到图像的转换
  7.自动生成模特
  8.照片到Emojis
  9.照片编辑
  10.预测不同年龄长相
  11.提高照片分辨率
  12.照片修复
  13.自动生成3D模型

六、现有的开源项目

与GAN相关的成熟论文及源码都在下面这个项目里了：https://github.com/hindupuravinash/the-gan-zoo
还发现一个pytorch版本的：https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-GAN