GAN——ModeCollapse 清疚 2023-06-04 02:51 4阅读 0赞 # GAN——ModeCollapse # 2017年05月21日 13:54:31 [LiuSpark][] 阅读数 6821更多 分类专栏： [机器学习][Link 1] 版权声明：本文为博主原创文章，遵循[ CC 4.0 BY-SA ][CC 4.0 BY-SA]版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接： [https://blog.csdn.net/SPARKKKK/article/details/72598041][https_blog.csdn.net_SPARKKKK_article_details_72598041] 大部分内容来源于李宏毅的课程\[1\] # Example # 先给一个直观的例子，这个是在我们训练GAN的时候经常出现的 ![SouthEast][] 这就是所谓的Mode Collapse 但是实际中ModeCollapse不能像这个一样这么容易被发现(sample中出现完全一模一样的图片) 例如训练集有很多种类别(如猫狗牛羊)，但是我们只能生成狗(或猫或牛或羊)，虽然生成的狗的图片质量特别好，但是！整个G就只能生成狗，根本没法生成猫牛羊，陷入一种训练结果不好的状态。这和我们对GAN的预期是相悖的。 # Analysis # ![SouthEast 1][] 如上图。PdataPdata是八个高斯分布的点，也就是8个mode。 我们希望给定一个随机高斯分布（中间列中的最左图），我们希望这一个随机高斯分布经过G最后可以映射到这8个高斯分布的mode上面去 但是最下面一列的图表明，我们不能映射到这8个高斯分布的mode上面，整个G只能生成同一个mode，由于G和D的对抗关系，G不断切换mode > 李宏毅原话： > > * 在step10k的时候，G的位置在某一个 Gaussian所在位置，然后D发现G只是在这个Gaussian这里了，所以就把这个地方的所有data(无论real还是fake)都给判定为fake > * G发现在这个Gaussian待不下去了，只会被D永远判定为fake，所以就想着换到另一个地方。在step15k就跳到了另一个Gaussian上去 > * 然后不断跳跳跳，不断重复上述两个过程，就像猫捉老鼠的过程一样，然后就没有办法停下来，没法达到我们理想中映射到8个不同的Gaussian上面去 ![SouthEast 2][] 对于左边的KL散度，出现无穷大的KL散度是因为PdataPdata有值而PGPG没有值 也就是说当我们PdataPdata有值的时候，我们必须保证PGPG也有值，这才能保证KL散度不会趋于无穷大。 假设我们的G的capacity不够，只能产生一个Gaussian的时候，那么这个时候的G就会倾向去覆盖所有PdataPdata存在的地方，PdataPdata有值的地方PGPG也要有。 当然，即使PdataPdata没有的地方，有PGPG也无所谓(毕竟这个时候KL散度趋于0，惩罚很小) 虽然这个时候基本上不会出现mode collapse的情况，但是会出现很多无意义的样本 对于右边的reverse KL散度，如果出现了PGPG在某一个没有PdataPdata（Pdata≈0Pdata≈0）的位置产生了值，那就会使得这个reverse KL散度变得特别大。 所以对于在minimize KL散度这个training过程中，就会出现很高的惩罚。为了安全起见，PGPG就会更加倾向于生成同一张安全的一定会被认为是real的image，也不冒险去产生一些不一样的image 而由于我们这里假设PGPG只是一个单一的Gaussian而不是多个Gaussian叠加(如图中的PdataPdata)，所以就会趋向于去完全拟合其中一个真实的Gaussian，这样就出现了mode collapse # Reference # \[1\][Youtube-MLDS Lecture 9: Generative Adversarial Network][Youtube-MLDS Lecture 9_ Generative Adversarial Network] \[2\][知乎专栏——令人拍案叫绝的Wasserstein GAN][Wasserstein GAN] 转载于:https://www.cnblogs.com/think90/p/11523190.html [LiuSpark]: https://me.csdn.net/SPARKKKK [Link 1]: https://blog.csdn.net/sparkkkk/article/category/6538586 [CC 4.0 BY-SA]: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ [https_blog.csdn.net_SPARKKKK_article_details_72598041]: https://blog.csdn.net/SPARKKKK/article/details/72598041 [SouthEast]: /images/20230601/2f03d32fe64d441f9d2696abae1a653e.png [SouthEast 1]: /images/20230601/d5d8682e2168474bbc743f32e7a27d49.png [SouthEast 2]: /images/20230601/cf7db5e2161b45f997a9571e767157ba.png [Youtube-MLDS Lecture 9_ Generative Adversarial Network]: https://www.youtube.com/watch?v=0CKeqXl5IY0 [Wasserstein GAN]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/25071913?columnSlug=f00cb0979b57ab6d7f70e287b0cba55d
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