[人工智能]CycleGAN学习

学习笔记是根据李宏毅老师的CycleGAN课：（https://www.youtube.com/watch?v=wulqhgnDr7E）整理的。

• 从非成对数据中学习，指的是我们有部分特征X和部分标签y，这些X和y并非完全一一匹配，学习目标是通过多层神经网络学习从X到y的映射关系。这种任务有区别于psudo labelling和 back translation问题, 这两类问题对应的网络在训练过程中仍需要一定的标签，可看作是semi-supervised learning问题，它的训练资料中仍包括了匹配的数据X和y。

问题描述

尝试学习一个网络，使得网络可以学习从domain X 到 domain y 的映射，尝试的办法为套用原始GAN的思想，将input noise改成从domain X采样得到的数据，得到generated image，Discriminator分辨来自生成的图片是否属于domain y.

但是，按照上述做法生成图片并不能保证学到从domain X到domain y的映射，原因在于Generator的作用是基于采样得到的照片学习y上的另一张图，这里缺乏任何可能的约束使得生成的图片与输入图片是强相关（即匹配）的。为了强化输出于输入间的关系，基于以上做以下改进：

问题解决

训练两个Generator $G_1$, $G_2$:
$G_1:X\to y$
$G_2:y\to X$
$G_1$尝试将domain X上的图片转变为domain y上的图片，将$G_1$的输出作为$G_2$，使$G_2$做从domain y到domain X的映射，并在损失函数中设计一项，使$G_1$的输入与$G_2$的输出越接近越好。

就实验结果来看，神经网络都是有惰性的，给定输入，网络不会刻意去学习比较复杂的分布（例如，$G_1$通过学习，具备了将“眼镜”特征转化为"一颗痔"特征的本领, 相应地，$G_2$通过学习，具备了将“一颗痔”特征转化为"眼镜"特征的本领），它在大部分时候直接传递原始特征。

以上仅仅为单边CycleGAN，其作用为约束了在生成和判别的过程中，domain X的初始状态应该和cycle过程之后的输出保持一致，如下图所示：

同理，将X和y视成是等价的两类数据，我们可以构造出另一边CycleGAN，即将y作为原始输入，然后构造$G_3$和$G_4$分别学习$y\to X$ 和 $X\to y$ 的映射，中间生成的向量X交由判别器D，观察其是否来自于domain X. 如下图所示。

合起来即为CycleGAN模型，如下图：