标签：sse rect ini 生成器 有一个 die 过程 提高 缘分
本文来自《Wasserstein GAN》，时间线为2017年1月，本文可以算得上是GAN发展的一个里程碑文献了，其解决了以往GAN训练困难，结果不稳定等问题。
本文主要思考的是半监督学习。当我们说到学习一个概率分布，人们传统的意思是学习一个概率密度。这通常是通过定义一个参数化概率密度\((P_{\theta})_{\theta\in R^d}\)家族，然后基于收集的数据进行最大似然：如果当前有真实样本\(\{x^{(i)}\}_{i=1}^m\)，那么是问题转换成：
\[\underset{\theta\in R^d}{\max}\frac{1}{m}\sum_{i=1}^m\log P_{\theta}(x^{(i)})\]
这时候，本身就是假设模型密度\(P_{\theta}\)是存在的。而在处理低维度流行支撑的分布时候，情况并非如此，此时模型流形和真实分布的支撑集不可能具有不可忽略的交集部分[1]，这也意味着KL距离是未定义的（简单说是无穷）。
一个简单的方法就是在模型分布上增加噪音项。这就是为什么在经典机器学习文献中所有的生成模型都会包含噪音项。在最简单的情况下，假设具有相对高带宽的高斯噪声可以覆盖所有示例。而在图像生成模型的情况下，这种噪声会降低样本的质量并使其模糊。我们可以在最近的论文[23]中看到，当像素已经被标准化为在[0，1]范围内时，对于生成的图像中每个像素而言，最大似然的时候，加到模型上的噪音的最优标准差约为0.1。这是一个非常大量的噪音，当文献描述他们模型的样本时，他们不会增加噪音项到他们描述的似然数上。换句话说，对于该问题，增加噪音项明显是不正确的，但是的确需要让最大似然能够work。（增加了噪音，导致结果模糊，不增加又会让模型整体不work）。
不选择评估\(\mathbb{P}_r\)的密度（因为他可能并不存在），而是定义一个有着固定的分布\(p(z)\)的随机变量\(Z\)，并将其传递给一个参数化函数\(g_{\theta}:\mathcal{Z}\rightarrow \mathcal{X}\)（比如一种神经网络），直接基于一种具体分布\(\mathbb{P}_{\theta}\)生成样本。通过改变\(\theta\)，可以改变该分布，并让它接近真实的数据分布\(\mathbb{P}_r\)。这有2个优势：
- 不同于密度，该方法可以表示局限于低维流形的分布；
- 容易生成样本的能力通常比知道密度的数值更有用（例如，需要基于给定输入图像基础上让输出图像具有条件分布的图像超分辨率或者语义分割等任务）。
通常，在给定任意高维密度的情况下生成样本的任务在计算上是困难的。
变分自动编码器（Variational Auto-Encoders，VAE）和GAN是解决该方法很好的例子。因为VAE关注于样本的近似似然，它们共享标准模型的限制并需要使用额外的噪音项。GAN在定义目标函数的时候会更灵活，如Jensen-Shannon,和所有的f-散度[17]，还有一下其他奇怪的组合[6]。另一方面，训练GAN是众所周知的困难和不稳定。
本文的关注点在各种方法去测量模型分布于真实分布之间的距离，或者说各种方法去定义距离或者散度\(\rho(\mathbb{P}_{\theta},\mathbb{P}_r)\)。这些距离之间最基本的不同就是它们对概率分布序列的收敛的影响。一个分布序列\((\mathbb{P}_t)_{t\in \mathbb{N}}\)有且仅有 存在另一个分布\(\mathbb{P}_{\infty}\)，且\(\rho(\mathbb{P}_t,\mathbb{P}_{\infty})\)趋近于0时才收敛，而这有时候取决于距离\(\rho\)定义的准确与否。通俗的说，当距离\(\rho\)让分布序列更容易收敛的同时，也暗示这该距离会导致一个更弱的拓扑（更具体的说，就是当基于\(\rho\)的收敛序列是基于\(\rho‘\)收敛序列的超集，那么就认为\(\rho\)表示的拓扑要弱于\(\rho‘\)表示的拓扑）。
为了最优化参数\(\theta\)，当然希望我们的模型分布\(\mathbb{P}_{\theta}\)定义能让映射\(\theta\rightarrow \mathbb{P}_{\theta}\)是连续的。连续意味着当一个参数序列\(\theta_t\)收敛到\(\theta\)，分布\(\mathbb{P}_{{\theta}_t}\)同样收敛于\(\mathbb{P}_{\theta}\)。然而，分布\(\mathbb{P}_{{\theta}_t}\)收敛的概念依赖于计算分布之间的距离方式。距离越弱，就越容易定义一个连续的映射，将\(\theta\)空间映射到\(\mathbb{P}_{\theta}\)空间，因为该分布越容易收敛。我们关心映射\(\theta\rightarrow \mathbb{P}_{\theta}\)是连续的主要原因如下：
- 如果\(\rho\)是两个分布之间的距离，那么期望能够有个loss函数\(\theta\rightarrow \rho(\mathbb{P}_{\theta},\mathbb{P}_t)\)是连续的，这等效于让映射\(\theta\rightarrow \mathbb{P}_{\theta}\)连续。
本文贡献：
- 提供一个完整的理论分析，关于Earth Mover（EM）距离与其他流行的概率距离和散度在分布学习的过程中行为上的差异；
- 定义一种GAN形式，叫做Wassertein-GAN，其能最小化一个合理的有效的EM距离的近似，并理论上分析对应的最优问题的解决方案；
- 实验分析WGAN能够解决GAN训练的主要问题。具体的，训练WGAN不续约维护一个小心的关于生成器和判别器之间的平衡，也不需要网络结构的精心设计。GAN中常见的mode dropping现象也急剧下降。WGAN最具竞争力的是可以通过将判别器训练到最优来连续的评估EM距离。画出这些曲线不止对调试和超参数搜索有用，而且与观察到的样本质量相关。
令\(\mathcal{X}\)是一个紧凑的度量集（a compact metric set）（如图像\([0,1]^d\)的空间），\(\Sigma\)表示所有\(\mathcal{X}\)的Borel子集的集合。令\(Prob(\mathcal{X})\)表示定义在\(\mathcal{X}\)的概率测度空间。可以定义两个分布\(\mathbb{P}_r,\mathbb{P}_g\in Prob(\mathcal{X})\)之间的初始距离和散度：
- Total Variation(TV) 距离
\[\delta(\mathbb{P}_r,\mathbb{P}_g)=\underset{A\in\sum}{sup} |\mathbb{P}_r(A)-\mathbb{P}_g(A)|\]- Kullback-Leibler(KL)散度
\[KL(\mathbb{P}_r||\mathbb{P}_g)=\int\log\left(\frac{P_r(x)}{P_g(x)} \right)P_r(x)d\mu(x)\]
其中，\(\mathbb{P}_r\)和\(\mathbb{P}_g\)假设为完全连续，因此就关于定义在\(\mathcal{X}\)上同样的测度\(\mu\)而言，有密度存在（记得一个概率分布\(\mathbb{P}_r\in Prob(\mathcal{X})\)有一个关于\(\mu\)的密度\(P_r(x)\)，即\(\forall A\in \sum,\mathbb{P}_r(A)=\int_AP_R(x)d\mu(x)\),有且仅有关于\(\mu\)是完全连续的，即\(\forall A\in \sum,\mu(A)=0\Rightarrow \mathbb{P}_r(A)=0\)）。KL散度是当存在满足\(P_g(x)= 0\)且\(P_r(x)> 0\)的点时，KL是不对称的，而且还可能值是无穷大。- Jensen-Shannon(JS)散度
\[JS(\mathbb{P}_r,\mathbb{P}_g)=KL(\mathbb{P}_r||\mathbb{P}_m)+KL(\mathbb{P}_g||\mathbb{P}_m)\]
这里\(\mathbb{P}_m\)是\(\frac{\mathbb{P}_r+\mathbb{P}_g}{2}\),该散度是对称的，且总是有定义的，因为可以选择\(\mu=\mathbb{P}_m\)- Earth-Mover(EM)距离或者称其为Wasserstein-1
\[\begin{align}W(\mathbb{P}_r,\mathbb{P}_g)=\underset{\gamma\in\prod(\mathbb{P}_r,\mathbb{P}_g)}{inf}\mathbb{E}_{(x,y)\sim \gamma}\left[ ||x-y||\right] \end{align}\]
这里\(\prod(\mathbb{P}_r,\mathbb{P}_g)\)表示所有联合分布\(\gamma(x,y)\)的集合,其边缘分布为\(\mathbb{P}_r\)和\(\mathbb{P}_g\)。直观的，\(\gamma(x,y)\)表示多少质量从\(x\)传输到\(y\)，为了将分布\(\mathbb{P}_r\)变换成分布\(\mathbb{P}_g\)。EM距离是最优传输方案的cost
下面以例子形式来介绍在EM距离下简单的概率分布序列如何收敛但不会收敛于上面定义的其他距离和散度。
例子1（学习平行线）
令\(Z\sim U[0,1]\)表示单位间隔下的均匀分布，令\(\mathbb{P}_0\)是\((0,Z)\in\mathbb{R}^2\)的分布（0在x轴上，随机变量\(Z\)在y轴上），在穿过原点的直线垂直线上均匀分布。现在令\(g_{\theta}(z)=(\theta,z)\)是关于\(\theta\)的一个单一实参数。很容易得到如下式子：
- \[W(\mathbb{P}_0,\mathbb{P}_{\theta})=|\theta|\]
- \[JS(\mathbb{P}_0,\mathbb{P}_{\theta})= \begin{cases} \log2, & if\, \theta \neq 0,\0, & if \,\theta = 0, \end{cases}\]
- \[KL(\mathbb{P}_{\theta}||\mathbb{P}_0) = KL(\mathbb{P}_0||\mathbb{P}_{\theta})= \begin{cases} +\infty, & if \,\theta \neq 0,\0, & if\, \theta = 0, \end{cases}\]
- \[\delta (\mathbb{P}_0,\mathbb{P}_{\theta})= \begin{cases} 1, & if \,\theta \neq 0,\0, & if\, \theta = 0, \end{cases}\]
当\(\theta_t\rightarrow 0\)，序列\((\mathbb{P}_{\theta_t})_{t\in\mathbb{N}}\)基于EM距离收敛到\(\mathbb{P}_0\)，但是在JS，KL，逆KL，TV散度都不收敛。
例子1的情况是我们可以基于一个低维度流行，在EM距离上通过梯度下降方式学到一个概率分布。这不能用其他距离和散度学到是因为他们生成的loss函数不是连续的。虽然这个简单的例子是基于不相交支撑集的特征分布，该结论在当支撑集包含相交部分但测度为0的集合上同样适用，当两个低维流形在一般位置相交时，恰好就是这种情况。
因为Wasserstein距离比JS距离要弱很多。现在有个疑问是：\(W(\mathbb{P}_r, \mathbb{P}_{\theta})\)是否是基于温和假设下在\(\theta\)上的连续损失函数？结论是的。
理论1
令\(\mathbb{P}_r\)是在\(\mathcal{X}\)上的固定分布，\(Z\)是一个基于令一个空间\(\mathcal{Z}\)的随机变量（如高斯），\(g:\mathcal{Z}\times \mathbb{R}^d\rightarrow \mathcal{X}\)是一个函数，\(g_{\theta}(z)\)中\(z\)表示坐标系第一个坐标，\(\theta\)表示第二个。令\(\mathbb{P}_{\theta}\)表示\(g_{\theta}(Z)\)的分布。然后：
- 如果\(g\)是在\(\theta\)上连续，则\(W(\mathbb{P}_r,\mathbb{P}_{\theta})\)也是；
如果\(g\)是局部Lipschitz，并且满足正则假设1，那么\(W(\mathbb{P}_r,\mathbb{P}_{\theta})\)也是处处连续，并且几乎处处可微；
- 假设1
令\(g:\mathcal{Z}\times\mathbb{R}^d\rightarrow \mathcal{X}\)是基于有限维度向量空间的局部Lipschitz。\(g_{\theta}(z)\)表示在坐标\((z,\theta)\)上的评估。我们说\(g\)在\(\mathcal{Z}\)上基于一个具体概率密度分布\(p\)满足假设1，是如果存在一个局部Lipschitz常量\(L(\theta,z)\)，且：
\[\mathbb{E}_{z\sim p}[L(\theta,z)]<+\infty\]上述2条对于JS散度\(JS(\mathbb{P}_r,\mathbb{P}_{\theta})\)和所有KL都不成立
下面的推理告诉我们通过最小化EM距离可以让NN的学习有意义（至少理论上是的）。
推理1
令\(g_{\theta}\)为任意前向神经网络（前向NN就是由仿射函数和逐点非线性的Lipschitz函数（sigmoid，tanh，elu，softplus等等）组成的，虽然对recti er nonlinearities也成立，不过证明更讲究技巧），参数为\(\theta\)，\(p(z)\)为在\(z\)上的一个先验，且\(\mathbb{E}_{z\sim p(z)}[||z||]<\infty\)(如，高斯，均匀分布等等)
因为假设1是满足的，所以\(W(\mathbb{P}_r, \mathbb{P}_{\theta})\)是处处连续且几乎处处可微。
所有这些都表明，对于我们的问题，EM是一个比至少Jensen-Shannon散度更好的cost函数。 下面的定理描述了由这些距离和散度引起的拓扑结构的相对强度，其中KL最强，其次是JS和TV，EM最弱。
理论2
令\(\mathbb{P}\)是一个基于紧密空间\(\mathcal{X}\)分布，\((\mathbb{P}_n)_{n\in\mathbb{N}}\)是在\(\mathcal{X}\)上的分布序列。然后，考虑所有的极限，如\(n\rightarrow \infty\)
1 下面2个是等效的
- \(\delta (\mathbb{P}_n,\mathbb{P})\rightarrow 0\)，$\delta $是total variation距离；
- \(JS(\mathbb{P}_n,\mathbb{P})\rightarrow 0\),JS是JS散度；
2 下面2个是等效的
- \(W(\mathbb{P}_n,\mathbb{P})\rightarrow 0\);
- \(\mathbb{P}_n\,\,\underset{\rightarrow}{\mathcal{D}} \,\,\mathbb{P}\)其中\(\underset{\rightarrow}{\mathcal{D}}\)表示随机变量的分布收敛；
- 3 \(KL(\mathbb{P}_n||\mathbb{P})\rightarrow 0\)or \(KL(\mathbb{P}||\mathbb{P}_n)\rightarrow 0\)暗示了1的结论；
4 1的结论暗示了2的结论。
上述理论说明了KL，JS，TV距离在基于低维度流行的支撑集进行分布学习的时候cost函数是不敏感的。然而EM距离是敏感的。所以接下来就是介绍优化EM距离的实用近似方法。
理论2表明的是\(W(\mathbb{P}_r,\mathbb{P}_{\theta})\)相比\(JS(\mathbb{P}_r,\mathbb{P}_{\theta})\)也许在优化上会有更好的特性。然而式子1中的下限很难处理。另一方面，Kantorovich-Rubinstein 二元性[22]告诉我们：
\[\begin{align}
W(\mathbb{P}_r,\mathbb{P}_{\theta}) = \underset{||f||_{L\leq1}}{sup}\mathbb{E}_{x\sim\mathbb{P}_r}\left [f(x)\right ]-\mathbb{E}_{x\sim\mathbb{P}_{\theta}}\left[f(x)\right]
\end{align}\]
其上限在所有的1-Lipschitz函数\(f:\mathbb{X}\rightarrow\mathbb{R}\)之上。注意到如果我们将\(||f||_{L\leq 1}\)替换成\(||f||_{L\leq K}\)(某些常量K的K-Lipschitz),那么就得到\(K\cdot W(\mathbb{P}_r,\mathbb{P}_{\theta})\).因此，如果有一个参数化的函数族\(\{f_w\}_{w\in \mathcal{W}}\),那么对某些K的所有K-Lipschitz，可以解决下述问题：
\[\begin{align}
\underset{w\in\mathcal{W}}{\max}\mathbb{E}_{x\sim\mathbb{P}_r}\left[f_w(x)\right]-\mathbb{E}_{z\sim p(z)}\left[f_w(g_{\theta}(z))\right]
\end{align}\]
如果式子2中的上线可以在某些\(w\in\mathcal{W}\)上贴近（一个非常强的假设，类似于证明估计量一致性时的假设），该过程会从\(W(\mathbb{P}_r,\mathbb{P}_{\theta})\)上升到一个乘法常量。而且，可以考虑通过评估\(\mathbb{E}_{z\sim p(z)}[\bigtriangledown _{\theta}f_w(g_{\theta}(z))]\)来bp式子2，达到微分\(W(\mathbb{P}_r,\mathbb{P}_{\theta})\)的目的（再次，上升到一个常量）.不过这些都只是直观猜测，需要下面的证明，证明这个过程是在最优性假设下完成的。
理论3
令\(\mathbb{P}_r\)表示任意分布，\(\mathbb{P}_{\theta}\)是关于\(g_{\theta}(Z)\)的分布，其中\(Z\)是一个密度为\(p\)的随机变量，\(g_{\theta}\)是一个满足假设1的函数。然后，存在一个解\(f:\mathcal{X}\rightarrow \mathbb{R}\) ，其问题为：
\[\underset{||f||_{L\leq 1}}{\max}\mathbb{E}_{x\sim \mathbb{P}_r}[f(x)]-\mathbb{E}_{x\sim \mathbb{P}_{\theta}}[f(x)]\]
且，得到
\[\bigtriangledown_{\theta}W(\mathbb{P}_r,\mathbb{P}_{\theta})= -\mathbb{E}_{z\sim p(z)}[\bigtriangledown _{\theta}f(g_{\theta}(z))]\]
这两项都很好的被定义了。
现在的问题变成了找到函数\(f\)来解决式子2中的最大化问题。为了粗略逼近，我们能做的就是训练一个NN，其权重为\(w\)，且位于一个紧凑空间\(\mathcal{W}\)中，然后对\(\mathbb{E}_{z\sim p(z)}[\bigtriangledown _{\theta}f_w(g_{\theta}(z))]\)进行BP。和对传统GAN做得一样。注意到\(\mathcal{W}\)紧凑意味着所有的函数\(f_w\)对于某些K是K-Lipschitz，其只取决于\(\mathcal{W}\)而不是独立的权重。因此，近似式子2 直到一个不相关的缩放因子和判别器\(f_w\)的能力范围。为了让参数\(w\)落在一个紧凑空间中，我们能做的简单事情是每次迭代后将权重附到一个固定box(如\(\mathcal{W}=[-0.01,0.01]^l\)）。WGAN的过程如算法1.
权重裁剪是一种可怕的强制Lipschitz约束。如果裁剪参数很大，那么可以花较久的时间让权重达到他们的限制，因而让模型很难训练判别器（critic）到最优。如果裁剪很小，当层数很多或者未用BN（如RNN）的时候很容易导致梯度消失。作者对这些都做了实验（如将权重映射到一个球体），不过还是希望有其他方法能代替简单的权重裁剪。
事实上，EM距离是连续且可微的，这意味着可以将判别器（critic）训练到最优。参数也是很简单的，我们越是训练critic，那么可依赖的Wasserstein梯度就越多，而Wasserstein是几乎处处可微的。对于JS，判别器越是好，但是真实梯度就越接近0，因为JS是局部饱和的，所以得到的就是梯度消失，如图1一样，还有和[1]中的理论2.4一样。
也许更重要的，我们可以训练critic直到最优使得无法产生mode collapse。这是因为mode collapse来自这样一个事实，即一个固定判别器对应的最优生成器是生成器赋予最高值那些点的deltas的和，如[4]中观测的，和[11]中强调的。
作者在图像生成上使用本文的Waserstein-GAN算法，并发现相比标准GAN算法，有明显的优势：
- 一个有意义的loss指标可以预示生成器的收敛和样本质量；
- 优化过程的稳定性的提升
作者在图像生成上做了测试，要学习的目标分布是LSUN-Bedrooms数据集[24]-一个室内卧室的自然图像集合。我们对标的baseline是DCGAN[18]，是一个基于标准GAN流程训练的卷积结构的GAN，使用的是\(-\log D\)trick[4]。生成的样本是3-通道图像，其size为64x64.使用算法权重的超参数方式。
因为WGAN算法试图在每次生成器更新（算法1中行10）前训练判别器"critic" \(f\)（算法1中行2-8）,当前loss函数是关于EM距离的评估。
作者第一个实验揭示了该评估如何与生成样本的质量很好地进行关联。在卷积DCGAN结构的同时，其他对比实验有：将生成器或者生成器和critic同时替换成一个有512个隐藏单元的4层ReLU-MLP。
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Generative Adversarial Nets[Wasserstein GAN]
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