Keras 深度学习框架之生成对抗网络详解

人工智能

2023-11-02 15:28:11

概述

生成对抗网络 (GAN) 是一种生成式深度学习模型，它能够生成与训练数据相似的新的数据。GAN 由两个神经网络组成：生成器和判别器。生成器负责生成新的数据，而判别器负责判断生成的数据是否真实。

GAN 的工作原理是：生成器生成新的数据，然后判别器判断这些数据是否真实。如果判别器判断数据是真实的，则生成器会继续生成新的数据；如果判别器判断数据是假的，则生成器会调整自己的参数，以便生成更真实的数据。

这样，生成器和判别器不断地博弈，直到生成器能够生成非常真实的数据，以至于判别器无法将它们与真实数据区分开来。

Keras 中的 GAN

Keras 是一个流行的深度学习框架，它提供了易于使用的 API 来创建和训练神经网络模型。Keras 中的 GAN 模型可以通过以下步骤创建：

导入必要的库。
定义生成器和判别器的模型结构。
编译模型。
训练模型。

示例

以下是一个使用 Keras 创建 GAN 模型的示例：

import keras
from keras import layers

# 定义生成器模型
generator_input = keras.Input(shape=(100,))
x = layers.Dense(128, activation="relu")(generator_input)
x = layers.Dense(784, activation="sigmoid")(x)
generator_output = layers.Reshape((28, 28, 1))(x)

# 定义判别器模型
discriminator_input = keras.Input(shape=(28, 28, 1))
x = layers.Flatten()(discriminator_input)
x = layers.Dense(128, activation="relu")(x)
discriminator_output = layers.Dense(1, activation="sigmoid")(x)

# 定义 GAN 模型
gan_input = generator_input
gan_output = discriminator_output

gan = keras.Model(gan_input, gan_output)

# 编译模型
gan.compile(loss="binary_crossentropy", optimizer="adam")

# 训练模型
gan.fit(x_train, y_train, epochs=100)

# 生成新图像
new_images = generator.predict(np.random.randn(100, 100))