GAN模型的优缺点及应用领域

GAN的特点：作为一种新型的生成模型，与传统的生成式模型相比，它同时包含了两个待训练的网络。通过两个网络相互对抗的方式进行训练使网络得到优化。对于生成网络的更新误差来源于判别器，而不是来源于真实数据样本。这也是GAN模型和其他生成模型的不同之处。

（一）GAN模型的优点

（1）GAN作为一种新型的生成式模型，训练过程只用到了反向传播，不需要进行复杂的马尔科夫链处理。

（2）相比现有的生成式所有模型，GAN可以生成丰富多样的清晰，真实样本。

（3）GAN最初采用的是无监督的学习方式进行训练，后续的研究使其同样可以进行有监督的训练，生成符合要求的目标图片，这大大提高了其普适性。

（4）相比于其他生成模型你如变分自编码器，GAN没有引入新的偏置。

（5）与VAE相比，GAN没有训练下界，也就是说如果判别器训练良好，那么生成器可以最大限度地学习到训练样本的分布。也就是说，GAN是具有渐进一致性的。

（6）GAN可以应用到多种不同的场景当中。在图片风格迁移，图像超分辨率，图像去噪的应用中，避免了手动设计损失函数的困难，只要有训练目标，它就可以学习到其映射关系。(www.xing528.com)

（二）GAN模型的缺点

（1）GAN的训练最终目的是达到纳什均衡，但是不是所有的GAN网络都可以达到收敛的，也就是说GAN网络具有不稳定性，还需要找到更好地使网络实现收敛的方法。

（2）GAN不适合处理离散形式的数据，比如文本。

（3）GAN训练过程中会出现存梯度消失、训练不稳定以及模式崩溃的问题。

为了解决GAN存在的一些问题，后续又衍生出许多新模型。亚历克·雷德福（Alec Radford）等人为了解决网络训练不稳定的问题，于2015年提出了改进后的深度卷积生成对抗网络（DCGAN）。为了进一步提高网络稳定性，2017年马丁·阿略夫斯基（martin arjovsky）等人又提出了WGAN，文章提出了一个衡量网络训练程度的指标用来指导网络的训练。特罗卡拉（TeroKarras）于2017年提出了改进的ProGANs，更是大大提高了生成对抗网络生成图片的质量。

总体来看，对GAN模型的研究现在仍然是深度学习领域最火的方向之一。因为GAN具有灵活的学习能力，可以应用在多个领域中。无论是在无监督学习，还是半监督学习领域GAN都占有一席之地，有着广泛的应用。最初的GAN是作为生成模型被提出的，但是除了在生成领域有所突破，GAN在分类领域也同样发展迅速。当将生成对抗网络中的判别器换为一个二分类器或多分类器做分类任务时，生成器保持不变，联合分类器一起训练同样可以实现很好的分类效果。目前GAN主要的应用领域有图像翻译工作，图像的去噪处理以及图像的分类工作等。