S³GAN : High-Fidelity Image Generation With Fewer Labels (2019.03)

##S³GAN : High-Fidelity Image Generation With Fewer Labels (2019.03)

介绍

半监督学习：整个训练集的标签可以从一小部分标记过的训练图像中推断出来，而推断出来的标签可以用作GAN训练的条件信息。自监督学习：旨在通过设计辅助任务来学习可区别性的视觉特征，如此，目标标签就能够自由获取。这些标签能够直接从训练数据或图像中获得，并为计算机视觉模型的训练提供监督信息。传统的GAN在判别器(D)网络的输出端会使用二分类模式，代表真和假。在SGAN中，就是把这个二分类（sigmoid）转化为多分类（softmax），类型数量为N+1，指代N个标签的数据和“一个假数据”，表示为:

Models

模型a中，鉴别器D被分解为一个鉴别器表征?^~和一个线性分类器?_(?/?)，鉴别器表示为 。 y_? 是已知标签信息，z是输入的噪声， x_? 是生成器G生成的带y_?标签的图像， ?_r是真实图像，D可以表示为： 其中是将(_x^~) 和标签y进行one-hot编码作为输入的线性投影层。（没看明白） 改进后的b中，F是通过无监督学习从没有标注的真实训练数据里面，学到它们的表征， ?_CL是k-means聚类分配函数，将提取到的特征进行聚类。这里a中y_r 就替换为b中 ?_CL(F(x))。 a，b模型差别在于，a中?_r是带标签信息y_r的数据，而b中?_r的特征信息通过无监督学习由F自动提取，然后把聚类的分配结果，当成标注来用。

模型b中，特征提取器F是需要经过预训练得到的，预训练网络在实际训练中会占用很多时间，因此可以用协同训练(Co-Training）(模型c)。直接在判别器的表征上面，训练一个半监督的线性分类器?_CT ，根据已标注的实际例子，对未标注的标签进行预测。这个过程，和???的训练一同进行。 模型d中，考虑到鉴别器本身是一个分类器，可以通过一个辅助任务来增强这个分类器。他们给了分类器一个额外的自监督任务，就是在鉴别器表征(_?^~)(?) 上训练一个额外的线性分类器?_?，来预测旋转过的训练集 (包括真图和假图) 的旋转度数r ∈ R {0， 90 ，180， 270}， 使得GAN的训练变得更加稳定，再把这个步骤与前面的半监督模型结合起来，就有了S³GAN 。 S³GAN仅用了10%的人工标注数据就达到了和“史上最强GAN”（BigGAN）相媲美的效果。

Result

Personal View

在S³GAN的基础上，应用具体生成器G和判别器D网络结构，例如ProGAN（渐进生成对抗网络)，并在实验的基础上加以改进（例如添加残差结构）。