学界 | CMU新研究试图统一深度生成模型：搭建GAN和VAE之间的桥梁

选自arXiv

机器之心编译

参与：吴攀

不同的深度生成模型之间存在怎样的共性？近日，来自 CMU 和 Petuum 的四位研究者 Zhiting Hu、Zichao Yang、Ruslan Salakhutdinov 和邢波在 arXiv 上发表了一篇论文介绍了他们的研究成果，即构建了 GAN 和 VAE 深度生成建模方法之间的形式联系。机器之心对该研究论文进行了摘要介绍，更多详情请查阅原论文。

论文：关于统一深度生成模型（On Unifying Deep Generative Models）

论文地址：https://arxiv.org/abs/1706.00550

摘要

深度生成模型（deep generative model）近来年已经取得了令人瞩目的成功。其中，生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）这两种强大的深度生成模型学习框架被普遍认为是两种不同的范式，并且分别都得到了广泛的独立研究。本论文通过对 GAN 和 VAE 的一种新的形式化（formulation）而构建了深度生成建模方法之间的形式联系（formal connections）。我们表明，GAN 和 VAE 本质上是分别在相反的方向上使用相反的隐含/可见处理（reversed latent/visible treatments）来最小化 KL 距离，从而延展典型的 wake-sleep 算法的两个学习阶段。这个统一的视角能提供一种强大的工具，可用于分析各种现有的模型变体，而且可以使得我们以一种基于原理的方式跨研究方向地交换思想。比如说，我们可以将 VAE 文献中的重要性加权（importance weighting）方法迁移用于提升 GAN 学习，也可使用对抗机制来增强 VAE。定量实验表明了这种导入的扩展（imported extensions）的通用性和有效性。

3 搭建不同方法之间的桥梁

在 GAN 中，生成模型的训练方式是通过将生成的样本传递到一个鉴别器，并最小化由该鉴别器所评估得到的误差。直观来看，学习上对于假样本的依赖类似于 wake-sleep 算法中的睡眠阶段（sleep phase）。相反，VAE 通过重构被观察的真实样本来训练其生成模型，这与清醒阶段（wake phase）相似。这一节对这些联系进行了形式化的探索。

为了便于本论文的呈现和构建符号标记方法，我们首先使用我们提出的形式化对对抗域适应（ADA/Adversarial Domain Adaptation）进行了新的解释。然后我们表明 GAN 是 ADA 的一种带有退化的源域（degenerated source domain）的特例，我们还通过对目标（objective）的 KL 距离解释而揭示了其与 VAE 和 wake-sleep 算法的紧密关系。表 1 列出了这些方法中每个组件的对应关系。

表 1：在我们提出的形式化方法中，不同方法之间的对应关系

• 3.1 对抗域适应（ADA）

• 3.2 生成对抗网络（GAN）

• 3.3 变分自编码器（VAE）

• 3.4 Wake-Sleep 算法（WS）

4 应用

我们通过我们提出的形式化而建立了 GAN 和 VAE 之间的紧密对应关系，这不仅能让我们更加深入地理解现有的方法，而且还能让我们从这两大类算法的交织中汲取灵感，从而开发出更强的变体。在这一节，我们通过直接从其它方法导入思想，给出了 GAN 和 VAE 各自的扩展示例。

• 4.1 重要性加权的生成对抗网络（IWGAN/Importance Weighted GANs）

• 4.2 对手激活的变分自编码器（AAVAE/Adversary Activated VAEs）

5 实验

表 2：左：vanilla GAN 及其重要性加权的扩展的 Inception 分数。中：class-conditional GAN 及其 IW 扩展的生成的分类准确度。右：半监督 VAE 及其对手激活的变体在 MNIST 测试集上的分类准确度，使用了不同大小的真实标注的训练样本。

图 1：在 MNIST 测试集上的下限值。X 轴表示用于学习的训练数据的比例（0.01、0.1 和 1）。Y 轴表示下限值。实线表示基础模型；虚线表示对手激活的模型。左：VAE vs. AA-VAE；中：CVAE vs. AA-CVAE；右：SVAE vs. AA-SVAE，其中剩余的训练数据被用作无监督数据。

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