TensorFlow MNIST DCGAN：如何设置损失函数？

Question

我想建一个DCGAN for MNIST by myself in TensorFlow. However, I'm struggling to find out how I should set up the loss function for the generator. In a Keras DCGAN implementation作者用了一点"workaround"来解决这个问题：他只建了3个模型。生成器 (G)、鉴别器 (D) 和第三个，他只是将 G 与 D 组合在一起，同时将 D 的可训练能力设置为 false。

这样，他可以给D喂真实图像+生成图像来训练D和训练G+D组合模型，因为D的损失传播到G，因为D在G+中是不可训练的D-组合模型.

在 TensorFlow 中，我已经构建了 G 和 D。训练 D 相对简单，因为我只需要将一批真实的 MNIST 训练图像与生成的图像结合起来并调用训练 op:

session.run(D_train_op,
            feed_dict={x: batch_x, y: batch_y})

本例中的训练操作是二进制 cross entropy:

tf.losses.softmax_cross_entropy(y, D_out)

...但是当我没有 "stacked" 模型，将 "G and D" 组合到单个第三个模型时，我将如何设置 G 的损失函数？

我知道我必须用 G 生成一批图像，将它们输入 D，然后我可以获得 D 的损失...但是，G 的输出形状为 (batch_size, 28, 28, 1)。如何手动为 G 设置损失函数？

如果没有 "G and D"-组合模型 "workaround"，我必须将输出形状为 (batch_size, 1) 的 D 的损失传播到 G 的输出层。

例如，如果 G 会进行一些分类，这并不难理解...但是 G 输出图像。因此，我不能直接将D的损失映射到G的输出层。

我是否必须建立第三个结合 G+D 的模型？或者有没有办法手工计算G的损失？

非常感谢任何帮助:)

Answer 1

在生成器步骤训练中，你可以认为网络也涉及鉴别器。但是要进行反向传播，您将只考虑生成器权重。 here.

找到了一个很好的解释

如original paper中所述，判别器成本为：

发电机成本为：

当然不用手算了。 Tensorflow 已经处理了它。要完成所有过程，您可以执行以下操作：

G_sample = generator(z)
D_real = discriminator(X)
D_fake = discriminator(G_sample)

D_loss = tf.reduce_mean(-tf.log(D_real)-tf.log(1-D_fake))
G_loss = tf.reduce_mean(-tf.log(D_fake))

其中 D_real、D_fake 和 D_sample 是网络的最后一层。然后就可以按照标准的方式实现训练流程了：

D_solver = (tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.0001,beta1=0.5)
            .minimize(D_loss, var_list=theta_D))
G_solver = (tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.0001,beta1=0.5)
            .minimize(G_loss, var_list=theta_G))

并且只有运行个会话中的求解器。

TensorFlow MNIST DCGAN：如何设置损失函数？

TensorFlow MNIST DCGAN: how to set up the loss function?

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