对抗生成网络GAN系列——GANomaly原理及源码解析

2023-09-27 12:20:28

GANomaly原理简介

GANomaly是一种基于生成对抗网络（GAN）的异常检测方法。GANomaly的原理是，通过训练一个生成器G和一个判别器D，使生成器能够生成与真实数据分布相似的样本，而判别器能够区分出生成的数据和真实数据。

在训练过程中，生成器G不断生成样本，并与真实数据混合在一起。判别器D则试图区分出哪些样本是生成的，哪些样本是真实的。随着训练的进行，生成器G会逐渐学习到如何生成与真实数据分布相似的样本，而判别器D也会变得更加准确地区分出生成的数据和真实数据。

当训练完成之后，生成器G就可以用来生成与真实数据分布相似的异常样本。这些异常样本可以被用来检测出真实数据中的异常点。

GANomaly核心代码解析

以下是对GANomaly核心代码的解析：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class Generator(nn.Module):
    def __init__(self, latent_dim):
        super(Generator, self).__init__()
        # ...

class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Discriminator, self).__init__()
        # ...

def train_ganomaly(generator, discriminator, data_loader, num_epochs):
    # ...

if __name__ == "__main__":
    # Load data
    data_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

    # Initialize generator and discriminator
    generator = Generator(latent_dim=100)
    discriminator = Discriminator()

    # Initialize optimizer
    optimizer_g = optim.Adam(generator.parameters(), lr=0.0002)
    optimizer_d = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=0.0002)

    # Train GANomaly
    train_ganomaly(generator, discriminator, data_loader, num_epochs=100)