1. 生成对抗网络GAN简介

1.1 生成器

        G(Z)接受随机噪声Z作为输入生成仿品，并训练自己去欺骗判别器D，让D以为G(Z)产生的任何数据都是真实的。

1.2 判别器

        D(Y)可以基于真品和仿品来判断仿造品的仿真程度，通常值越靠近0表示越真实(靠近1表示仿造)。其目标是：使每个真实数据分布中的图像的D(Y)值最大化，并使真实数据分布之外的图像D(Y)值最小化。

1.3 训练原理

        生成器和判别器进行一个相对立的博弈，因此名为对抗性训练。一般以交替方式训练G和D，其目标函数表示为损失函数，并用梯度下降算法进行优化。D和G都通过反向传播来调整生成器的参数，这样G就能够学习如何在越来越多的情况下欺骗D，最后G将学习如何生成可以以假乱真的仿造图片。

2. 实现DCGAN网络

小知识：

（1）LeakyReLU允许单元未激活时有个小的梯度，在许多情况下，它能提高GAN的性能。

（2）BatchNormalization() 批归一化通过将每个单元的输入归一化为0均值、单位方差，来帮助稳定学习的技术。在许多情况下加快了训练，减少了初始化不良的问题，并且能更普遍地产生更准确的结果。

2.1 定义生成器G

from keras.models import Sequential
from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers.core import Activation, Flatten, Dense, Dropout
from keras.datasets import cifar10
from keras.utils import np_utils
from keras.optimizers import RMSprop

def generator_model():
    model = Sequential()
    model.add(Dense(input_dim=100, output_dim=1024))
    model.add(Activation('tanh'))
    model.add(Dense(128*7*7))
    model.add(BatchNormalization())
    model.add(Activation('tanh'))
    model.add(Reshape((128, 7, 7), input_shape=(128*7*7,)))
    model.add(UpSampling2D(size=(2, 2)))
    model.add(Conv2D(64, 5, 5, border_mode='same'))
    model.add(Activation('tanh'))
    model.add(UpSampling2D(size=(2, 2)))
    model.add(Conv2D(1, 5, 5, border_mode='same'))
    model.add(Activation('tanh'))
    return model
    # 注意：这里的卷积网络没有任何池化操作

2.2 定义判别器D

def discriminator_model():
    model = Sequential()
    model.add(Dense(input_dim=100, output_dim=1024))
    model.add(Conv2D(64, 5, 5, border_mode='same', input_shape=(1, 28, 28)))
    model.add(Activation('tanh'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size(2, 2)))
    model.add(Conv2D(128, 5, 5))
    model.add(Activation('tanh'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size(2, 2)))
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(1024))
    model.add(Activation('tanh'))
    model.add(Dense(1))
    model.add(Activation('sigmoid'))
    return model

2.3 组合

# 一个对抗模型，其 G和 D基于相同的模型 M
adversarial_model = AdversarialModel(base_model=M,
                                     player_params=[generator.trainable_weights, discriminator.trainable_weights],
                                     player_names=['generator', 'discriminator'])
# G和D基于两个不同的模型
adversarial_model = AdversarialModel(player_models=[gan_g, gan_d],
                                     player_params=[generator.trainable_weights, discriminator.trainable_weights],
                                     player_names=['generator', 'discriminator'])