【摘 要】
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生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)是一种无监督生成式模型,包括生成网络和判别网络两部分.GAN经常面临模式崩溃,梯度消失和梯度爆炸等问题,而且训练较为困
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生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)是一种无监督生成式模型,包括生成网络和判别网络两部分.GAN经常面临模式崩溃,梯度消失和梯度爆炸等问题,而且训练较为困难.WGAN是GAN的一种变体,通过改进真实分布和生成分布间的分布度量距离,大大降低了生成对抗网络的训练难度.一般采用随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent,SGD)及其变体交替训练WGAN的判别器和生成器,但是采用交替的方式训练WGAN会出现不收敛的问题,而且当判别器陷入局部最优时可能导致模式崩溃.为了提高WGAN的训练稳定性.本文中,我们将WGAN的训练过程看成是求解一个半无限minimax问题的过程,提出了基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和截断凝聚SGD(Truncated Aggregate SGD,TASGD)训练WGAN的算法.半无限minimax问题是典型的非光滑优化问题,由于组成函数的无限性,常常难以直接求解.我们利用遗传算法进化得到max问题的末代种群,结合不同的离散化策略,将半无限minimax问题转化成一系列与之近似的有限minimax问题;凝聚函数能一致光滑逼近有限minimax问题中的最大值函数,将非光滑问题光滑化,本文利用截断凝聚SGD算法求解有限minimax问题来逼近原问题的解.本文在MNIST手写字体数据集上验证算法的有效性,实验结果表明带新颖性搜索的GA-TASGD算法和基于Boltzmann选择的GA-TASGD算法的图片生成效果较好,说明采用求解半无限minimax问题的算法思想训练WGAN是可行的,为生成对抗网络的训练方法提供了新的研究思路.
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