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對抗訓練中的分佈偏移問題

王林

發布： 2023-10-08 15:01:41

原創

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對抗訓練中的分佈偏移問題

對抗訓練中的分佈偏移問題，需要具體程式碼範例

摘要：在機器學習和深度學習任務中，分佈偏移是一個普遍存在的問題。為了回應這個問題，研究者提出了對抗訓練（Adversarial Training）的方法。本文將介紹對抗訓練中的分佈偏移問題，並給出基於生成對抗網路（Generative Adversarial Networks, GANs）的程式碼範例。

引言
在機器學習和深度學習任務中，通常假設訓練集和測試集的資料是從同一個分佈中獨立採樣得到的。然而，在實際應用中，這個假設並不成立，因為訓練資料和測試資料之間的分佈往往存在差異。這種分佈偏移（Distribution Shift）會導致模型在實際應用中的表現下降。為了解決這個問題，研究者提出了對抗訓練的方法。
對抗訓練
對抗訓練是一種透過訓練一個生成器網路和一個判別器網路來縮小訓練集和測試集之間分佈差異的方法。生成器網路負責產生與測試集資料相似的樣本，而判別器網路則負責判斷輸入樣本是來自訓練集還是測試集。

對抗訓練的過程可以簡化為以下幾個步驟：
（1）訓練生成器網路：生成器網路接收一個隨機雜訊向量作為輸入，並產生一個與測試集數據相似的樣本。
（2）訓練判別器網路：判別器網路接收一個樣本作為輸入，並分類為來自訓練集或測試集。
（3）反向傳播更新產生器網路：生成器網路的目標是欺騙判別器網絡，使其將產生的樣本誤判為來自訓練集。
（4）重複步驟（1）-（3）若干次，直到生成器網路收斂。

程式碼範例
下面是一個基於Python和TensorFlow框架的對抗訓練程式碼範例：

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)

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以上程式碼範例中，我們定義了生成器和判別器的網路結構，選擇了Adam優化器和二元交叉熵損失函數。然後，我們定義了生成器和判別器的訓練步驟，並透過訓練函數對網路進行訓練。最後，我們載入了MNIST資料集，並執行對抗訓練過程。