Problème de changement de distribution dans la formation contradictoire

Problème de changement de distribution dans la formation contradictoire, des exemples de code spécifiques sont nécessaires

Résumé : Le changement de distribution est un problème courant dans les tâches d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond. Afin de résoudre ce problème, les chercheurs ont proposé la méthode de formation contradictoire. Cet article présentera le problème du changement de distribution dans la formation contradictoire et donnera des exemples de code basés sur les réseaux contradictoires génératifs (GAN).

1. Introduction
   Dans les tâches d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond, il est généralement supposé que les données de l'ensemble d'entraînement et de l'ensemble de test sont échantillonnées indépendamment à partir de la même distribution. Cependant, dans les applications pratiques, cette hypothèse n'est pas vraie car il existe souvent des différences dans les distributions entre les données d'entraînement et les données de test. Ce changement de distribution (Distribution Shift) entraînera une dégradation des performances du modèle dans les applications pratiques. Afin de résoudre ce problème, les chercheurs ont proposé des méthodes de formation contradictoire.
2. Formation contradictoire
   La formation contradictoire est une méthode permettant de réduire la différence de distribution entre l'ensemble de formation et l'ensemble de test en formant un réseau générateur et un réseau discriminateur. Le réseau générateur est chargé de générer des échantillons similaires aux données de l'ensemble de test, tandis que le réseau discriminateur est chargé de déterminer si l'échantillon d'entrée provient de l'ensemble d'apprentissage ou de l'ensemble de test.

Le processus de formation contradictoire peut être simplifié aux étapes suivantes :
(1) Formation du réseau de générateurs : le réseau de générateurs reçoit un vecteur de bruit aléatoire en entrée et génère un échantillon similaire aux données de l'ensemble de test.
(2) Former le réseau discriminateur : Le réseau discriminateur reçoit un échantillon en entrée et le classe comme provenant de l'ensemble d'entraînement ou de l'ensemble de test.
(3) La rétro-propagation met à jour le réseau de générateurs : le but du réseau de générateurs est de tromper le réseau de discriminateurs en classant à tort les échantillons générés comme provenant de l'ensemble d'apprentissage.
(4) Répétez les étapes (1) à (3) plusieurs fois jusqu'à ce que le réseau de générateurs converge.

3. Exemple de code
   Ce qui suit est un exemple de code de formation contradictoire basé sur le framework Python et TensorFlow :

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)

Dans l'exemple de code ci-dessus, nous avons défini la structure de réseau du générateur et du discriminateur, et sélectionné l'optimiseur Adam et le croisement binaire Fonction de perte d'entropie. Ensuite, nous définissons les étapes de formation du générateur et du discriminateur et formons le réseau via la fonction de formation. Enfin, nous avons chargé l'ensemble de données MNIST et effectué le processus de formation contradictoire.

4. Conclusion
   Cet article présente le problème du changement de distribution dans la formation contradictoire et donne des exemples de code basés sur des réseaux contradictoires génératifs. La formation contradictoire est une méthode efficace pour réduire la différence de distribution entre l'ensemble de formation et l'ensemble de test, ce qui peut améliorer les performances du modèle dans la pratique. En pratiquant et en améliorant les exemples de code, nous pouvons mieux comprendre et appliquer les méthodes de formation contradictoire.

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