敵対的トレーニングにおける分布シフト問題には特定のコード例が必要です
要約: 分布シフトは、機械学習および深層学習タスクの質問において遍在する問題です。この問題に対処するために、研究者たちは敵対的トレーニングという方法を提案しました。この記事では、敵対的トレーニングにおける分布シフトの問題を紹介し、敵対的生成ネットワーク (GAN) に基づくコード例を示します。
敵対的トレーニングのプロセスは、次の手順に簡略化できます。
(1) トレーニング ジェネレーター ネットワーク: ジェネレーター ネットワークは、ランダム ノイズ ベクトルを入力として受け取り、テスト セット データを生成します。 。
(2) 弁別ネットワークのトレーニング: 弁別ネットワークはサンプルを入力として受け取り、トレーニング セットまたはテスト セットからのものとして分類されます。
(3) バックプロパゲーション更新ジェネレーター ネットワーク: ジェネレーター ネットワークの目的は、弁別ネットワークをだまして、生成されたサンプルをトレーニング セットからのものとして誤分類させることです。
(4) 発電機ネットワークが収束するまで、手順 (1) ~ (3) を数回繰り返します。
import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers # 定义生成器网络 def make_generator_model(): model = tf.keras.Sequential() model.add(layers.Dense(256, input_shape=(100,), use_bias=False)) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.Dense(512, use_bias=False)) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.Dense(28 * 28, activation='tanh')) model.add(layers.Reshape((28, 28, 1))) return model # 定义判别器网络 def make_discriminator_model(): model = tf.keras.Sequential() model.add(layers.Flatten(input_shape=(28, 28, 1))) model.add(layers.Dense(512)) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.Dense(256)) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid')) return model # 定义生成器和判别器 generator = make_generator_model() discriminator = make_discriminator_model() # 定义生成器和判别器的优化器 generator_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(1e-4) discriminator_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(1e-4) # 定义损失函数 cross_entropy = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True) # 定义生成器的训练步骤 @tf.function def train_generator_step(images): noise = tf.random.normal([BATCH_SIZE, 100]) with tf.GradientTape() as gen_tape: generated_images = generator(noise, training=True) fake_output = discriminator(generated_images, training=False) gen_loss = generator_loss(fake_output) gradients_of_generator = gen_tape.gradient(gen_loss, generator.trainable_variables) generator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_generator, generator.trainable_variables)) # 定义判别器的训练步骤 @tf.function def train_discriminator_step(images): noise = tf.random.normal([BATCH_SIZE, 100]) with tf.GradientTape() as disc_tape: generated_images = generator(noise, training=True) real_output = discriminator(images, training=True) fake_output = discriminator(generated_images, training=True) disc_loss = discriminator_loss(real_output, fake_output) gradients_of_discriminator = disc_tape.gradient(disc_loss, discriminator.trainable_variables) discriminator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_discriminator, discriminator.trainable_variables)) # 开始对抗训练 def train(dataset, epochs): for epoch in range(epochs): for image_batch in dataset: train_discriminator_step(image_batch) train_generator_step(image_batch) # 加载MNIST数据集 (train_images, _), (_, _) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() train_images = train_images.reshape(train_images.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32') train_images = (train_images - 127.5) / 127.5 train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(train_images).shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE) # 指定批次大小和缓冲区大小 BATCH_SIZE = 256 BUFFER_SIZE = 60000 # 指定训练周期 EPOCHS = 50 # 开始训练 train(train_dataset, EPOCHS)
上記のコード例では、ジェネレーターとdiscriminator オプティマイザーのネットワーク構造として、Adam オプティマイザーとバイナリ クロスエントロピー損失関数が選択されました。次に、ジェネレーターとディスクリミネーターのトレーニング ステップを定義し、トレーニング関数を通じてネットワークをトレーニングします。最後に、MNIST データセットをロードし、敵対的トレーニング プロセスを実行しました。
以上が敵対的トレーニングにおける分布シフトの問題の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。