GAN 小论文:做了什么,最终效果
GAN之所以是对抗的,是因为GAN的内部是竞争关系,一方叫generator,它的主要工作是生成图片,并且尽量使得其看上去是来自于训练样本的。另一方是discriminator,其目标是判断输入图片是否属于真实训练样本。更直白的讲,将generator想象成假币制造商,而discriminator是警察。generator目的是尽可能把假币造的跟真的一样,从而能够骗过discriminator,即生成样本并使它看上去好像来自于真实训练样本一样。生成对抗网络的一个简单解释如下:假设有两个模型,一个是生成模型(Generative Model,下文简写为G),一个是判别模型(Discriminative Model,下文简写为D),判别模型(D)的任务就是判断一个实例是真实的还是由模型生成的,生成模型(G)的任务是生成一个实例来骗过判别模型(D),两个模型互相对抗,发展下去就会达到一个平衡,生成模型生成的实例与真实的没有区别,判别模型无法区分自然的还是模型生成的。以赝品商人为例,赝品商人(生成模型)制作出假的毕加索画作来欺骗行家(判别模型D),赝品商人一直提升他的高仿水平来区分行家,行家也一直学习真的假的毕加索画作来提升自己的辨识能力,两个人一直博弈,最后赝品商人高仿的毕加索画作达到了以假乱真的水平,行家最后也很难区分正品和赝品了。
对于自己的论文,详细介绍一下,自己做了什么工作,有哪些提高和改进。并把自己的实验成果介绍一下。