经典GAN和pix2pix、cycleGAN的loss对比

来源：99网

经典GAN中的对抗loss

GAN中包含两种类型的网络G和D

G为Generator，它的作用是生成图片。就是在输入一个随机编码（random code）z之后，它将输出一幅由神经网络自动生成的、假的图片G(z)。
D为Discriminator是用来判断的，它接受G输出的图像或者真实的图片X作为输入，然后判断这幅图像的真假，真的输出1，假的输出0。

cGAN中的条件对抗loss

pix2pix中的loss

最终的模型和CGAN有所不同，但它是一个CGAN，只不过输入只有一个，这个输入就是条件信息。原始的CGAN需要输入随机噪声，以及条件。这里之所有没有输入噪声信息，是因为在实际实验中，如果输入噪声和条件，噪声往往被淹没在条件C当中，所以这里直接省去了。
但是！！
高斯分布噪声可以为生成器带来生成的随机性，不然会确定性输出。在pix2pix中，实验发现z输入会淹没在确定性输出中，但是仍以dropout的形式加了随机性，在训练和测试时在生成器的的几层上加。但是还是只能观察到输出的轻微随机性。

代码部分

判别器的代码：

        """Calculate GAN loss for the discriminator"""
        # Fake; stop backprop to the generator by detaching fake_B
        fake_AB = torch.cat((self.real_A, self.fake_B), 1)  # we use conditional GANs; we need to feed both input and output to the discriminator
        pred_fake = self.netD(fake_AB.detach())        #detach()是分离，fake_AB的梯度不反向传播了https://cloud.tencent.com/developer/article/1010266
        self.loss_D_fake = self.criterionGAN(pred_fake, False)
        # Real
        real_AB = torch.cat((self.real_A, self.real_B), 1)
        pred_real = self.netD(real_AB)
        self.loss_D_real = self.criterionGAN(pred_real, True)
        # combine loss and calculate gradients
        self.loss_D = (self.loss_D_fake + self.loss_D_real) * 0.5
        self.loss_D.backward()

判别器是条件判别器，fake_AB和real_AB都是结合的形式。
criterionGAN是选择了经典的vanilla GAN loss(the cross-entropy objective used in the orignal GAN paper)

        if gan_mode == 'lsgan':
            self.loss = nn.MSELoss()
        elif gan_mode == 'vanilla':
            self.loss = nn.BCEWithLogitsLoss()
        elif gan_mode in ['wgangp']:
            self.loss = None

生成器的代码：

        """Calculate GAN and L1 loss for the generator"""
        # First, G(A) should fake the discriminator
        fake_AB = torch.cat((self.real_A, self.fake_B), 1)
        pred_fake = self.netD(fake_AB)
        self.loss_G_GAN = self.criterionGAN(pred_fake, True) #
        # Second, G(A) = B
        self.loss_G_L1 = self.criterionL1(self.fake_B, self.real_B) * self.opt.lambda_L1
        # combine loss and calculate gradients
        self.loss_G = self.loss_G_GAN + self.loss_G_L1
        self.loss_G.backward()

生成器是看G由real_A生成的fake_B的分数和True（即是1）的差距。
分数是由生成的fake_B和real_A结合起来给条件判别器打的分。

CycleGAN:

cycleGAN实现的是非配对的双域转换，即是数据集不需要是完全配准的数据集。
CycleGAN成功的原因在于它分离了风格（Style）和内容（content）。人工设计这种分离的算法是很难的，但有了神经网络，我们很容易让它学习者去自动保持内容而改变风格。

CycleGAN其实就是一个A→B单向GAN加上一个B→A单向GAN。两个GAN共享两个生成器，然后各自带一个判别器，所以加起来总共有两个判别器和两个生成器。

论文中的原图描述两个生成器G、F和两个判别器D_x和D_y的关系

分布X，分布Y，分别来自不同的domain
G: X->Y ，生成器G来实现从X到Y的迁移
F: Y->X ，生成器F来实现从Y到X的迁移
Dx判别X与 F(y) ，判别器Dx判别到底是真X还是F根据Y生成的与X同分布的数据
Dy判别Y与 G(x)，判别器Dy判别到底是真Y还是G根据X生成的与Y同分布的数据

其过程包含了两种loss：

adversarial losses（对抗loss）： 尽可能让生成器生成的数据分布接近于真实的数据分布
cycle consistency losses（循环一致性）: 防止生成器G与F相互矛盾，即两个生成器生成数据之后还能变换回来近似看成X->Y->X

Adversarial loss

其中y表示域Y内的样本，x表示域X内的样本
DY(y)表示真实的样本Y在判别器DY之中的评分，越接近1则判别器认为此样本越真
G(x)为生成器根据x生成的与Y同分布的样本
DY( G(x))为判别器根据生成的样本得到的评分

对于生成器G而言，相关联的只有DY( G(x))这一项，生成器的目标是希望生成的样本被判别器判以高分，即DY( G(x))这一项越大越好，但对于整个公式而言就是[1-DY( G(x))]越小越好。所以生成器会尽量最小化此loss，因此为minG。
对于判别器D而言，相关联的有DY(y)和DY( G(x))两项，判别器的目标是希望真实的样本y判高分，生成的样本G(x)判低分，即希望DY(y）越大越好，DY( G(x))越小越好，对于整个公式而言就是越大越好。所以判别器会尽量最大化此loss，因此为maxD。

即是这个最经典的对抗loss的形式：

cycle consistency loss

用于让两个生成器生成的样本之间不要相互矛盾。

Consistency loss 源域X中的图像x，经过其中一个生成器生成图像 G(x)，作为另一个生成器的输入生成回来 F(G(x))，尽可能与原来图像接近

identity loss

在实验应用部分提到，论文原理部分中没有提，并且代码之中有涉及，是idt loss。
Identity loss 用于保证生成图像的连续性，一个图像y，经过其中一个生成器生成图像 G(y)，尽可能与原来图像接近。就是让G生成的永远在目标域，因为y是目标域的（我们想要的），G是从源域到目标域的生成器，让这二者无限靠近就是说让G这个生成器生成的永远在目标域里面。
~~Consistency loss、identity loss 用于保证生成图像尽量保留源图像的信息。~~

total loss

手绘理解：
代码中的loss表示：
输出显示的图片：

代码部分

G_A实现domainA到domainB迁移
G_B实现domainB到domainA迁移
D_A实现判别GA生成的数据fake_B or真实的B数据
D_B实现判别GB生成的数据fake_A or真实的A数据

判别器的代码：

    def backward_D_basic(self, netD, real, fake):
        """Calculate GAN loss for the discriminator

        Parameters:
            netD (network)      -- the discriminator D
            real (tensor array) -- real images
            fake (tensor array) -- images generated by a generator

        Return the discriminator loss.
        We also call loss_D.backward() to calculate the gradients.
        """
        # Real
        pred_real = netD(real)
        loss_D_real = self.criterionGAN(pred_real, True)
        # Fake
        pred_fake = netD(fake.detach())   #只用反向传播真的样本，找差距，假图就不反向传播了
        loss_D_fake = self.criterionGAN(pred_fake, False)
        # Combined loss and calculate gradients
        loss_D = (loss_D_real + loss_D_fake) * 0.5
        loss_D.backward()
        return loss_D

    def backward_D_A(self):
        """Calculate GAN loss for discriminator D_A"""
        fake_B = self.fake_B_pool.query(self.fake_B)
        self.loss_D_A = self.backward_D_basic(self.netD_A, self.real_B, fake_B)

    def backward_D_B(self):
        """Calculate GAN loss for discriminator D_B"""
        fake_A = self.fake_A_pool.query(self.fake_A)
        self.loss_D_B = self.backward_D_basic(self.netD_B, self.real_A, fake_A)

从代码就可以看出D_A判断的是real_B和fake_B； D_B判断的是real_A, fake_A。
就是和我们下意识认为的不一样，要注意！！！
作者可能就是为了好看统一。本来应该是G_A(A)生成fake_B，应该是判别器D_B判别，但是统一成D_A(G_A(A))更好看吧。

判别器是经典GAN的判别器

pred_real = netD(real) 和 pred_fake = netD(fake.detach()) 都是单输入的

criterionGAN是选择了lsgan loss(the MSE loss)

生成器的代码：

    def backward_G(self):
        """Calculate the loss for generators G_A and G_B"""
        lambda_idt = self.opt.lambda_identity
        lambda_A = self.opt.lambda_A
        lambda_B = self.opt.lambda_B
        # Identity loss
        if lambda_idt > 0:
            # G_A should be identity if real_B is fed: ||G_A(B) - B||
            self.idt_A = self.netG_A(self.real_B)
            self.loss_idt_A = self.criterionIdt(self.idt_A, self.real_B) * lambda_B * lambda_idt
            # G_B should be identity if real_A is fed: ||G_B(A) - A||
            self.idt_B = self.netG_B(self.real_A)
            self.loss_idt_B = self.criterionIdt(self.idt_B, self.real_A) * lambda_A * lambda_idt
        else:
            self.loss_idt_A = 0
            self.loss_idt_B = 0

        # GAN loss D_A(G_A(A))
        self.loss_G_A = self.criterionGAN(self.netD_A(self.fake_B), True)###D_A是B是判别器，D_B是A的判别器，这里有点绕，作者就是为了好看统一。
        # GAN loss D_B(G_B(B))                                              ##本来应该是fake_B是G_A(A)生成的，应该是判别器B判别，但是统一成D_A(G_A(A))更好看吧。
        self.loss_G_B = self.criterionGAN(self.netD_B(self.fake_A), True)
        # Forward cycle loss || G_B(G_A(A)) - A||
        self.loss_cycle_A = self.criterionCycle(self.rec_A, self.real_A) * lambda_A
        # Backward cycle loss || G_A(G_B(B)) - B||
        self.loss_cycle_B = self.criterionCycle(self.rec_B, self.real_B) * lambda_B
        # combined loss and calculate gradients
        self.loss_G = self.loss_G_A + self.loss_G_B + self.loss_cycle_A + self.loss_cycle_B + self.loss_idt_A + self.loss_idt_B
        self.loss_G.backward()

与pix2pix的异同

不同点

数据集
pix2pix是–dataset_mode aligned；
cycleGAN是–dataset_mode unaligned
生成器G
pix2pix是 ‘–netG unet256’ U-Net generator；输入输出可以共享底层信息，而且可以有一部分信息不经过瓶颈层
cycleGAN是’–netG resnet_9blocks’ ResNet generator
计算对抗loss的方式
pix2pix是’–gan_mode’ vanilla GAN loss (the cross-entropy objective used in the orignal GAN paper)；即nn.BCEWithLogitsLoss()
cycleGAN是 least-square GANs objective (’–gan_mode lsgan’); 即nn.MSELoss()
Dropout
pix2pix使用了dropout，因为生成器只使用了条件信息不能生成多样性的结果，因此pix2pix在训练和测试时都使用了dropout，这样可以生成多样性的结果
cycleGAN是Dropout is not used in the original CycleGAN paper.
归一化层
pix2pix使用了batch normalization

pix2pix在测试时和常规操作的区别：

cycleGAN是instance normalization

image buffer
pix2pix没使用
cycleGAN防止模型抖动，使用了ImagePool(opt.pool_size)#create image buffer to store previously generated images，在图片池中存了50张生成器之前生成的图片

相同点

‘–netD basic’ discriminator (PatchGAN)

参考文献

https:///gdymind/article/details/826981
https:///leviopku/article/details/81292192
https:///weixin_374809/article/details/004841#1.2%20GAN%E5%88%86%E7%B1%BB
https:///weixin_374809/article/details/88778213
https:///weixin_374809/article/details/885136

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CycleGAN:

Adversarial loss

cycle consistency loss

identity loss

total loss

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判别器的代码：

生成器的代码：

与pix2pix的异同

不同点

相同点

参考文献