?PaperWeekly 原創 · 作者 |?尹娟

學校 |?北京理工大學博士生

研究方向?|?隨機過程、復雜網絡單位

引言

該論文從統計學的角度去研究生成性對抗網絡。GAN 在當前是一種非常流行的深度學習模型，它分別由一個生成器和一個判別器組成，目標是去解決一個特定的極小極大值問題。這個極小極大問題通常有許多解，該論文的重點是去分析 GAN 的優化解在統計學上的性質。

作者主要解決了生成器和判別器網絡參數的兩個關鍵性問題：一致性估計和置信集。對 GAN 理論感興趣的可以找出該論文的講解研讀一番。

論文標題：

Statistical inference for generative adversarial networks

論文鏈接：

https://arxiv.org/abs/2104.10601

GAN形式

為了對 GAN 相關性質進行嚴格的理論分析，需要對其相關的數學符號給予定義。考慮一個樣本數據向量 ，其中 是歐式空間中的一個子集 且分布未知。噪聲向量 服從一個給定的分布（通常是多維均勻分布或者是多維高斯分布）。生成器 將噪聲向量 合稱為樣本數據 。判別器 的作用是對樣本數據的真偽進行判斷。作者從技術角度總結了以下的假設。

假設1：GAN

(a) 假設樣本數據向量 和噪聲向量 是分別服從 和 且獨立同分布；

(b) 參數集 是一個非空緊集；

(c) 生成器函數 ，判別器函數 ，對抗損失函數 可以被定義為：

其中 對所有的參數 都是可測量和連續的。

這一假設包含了對原始 GAN 框架的一些最低要求，假設 (a) 中的獨立同分布是 GAN 設置中的標準。假設 (b) 中允許參數空間是緊湊的。假設 (c) 是最小連續性假設，需要注意的是 將具有與 X 相同的分布。

假設2：Smooth GAN

如果 GAN 的假設成立， 在參數 上對所有的 是連續可微的，參數的平方可積導數有限：

則有：

作者重新整理了關于 GAN 的極小極大值問題的數學公式：

其中 對所有固定的 是凸函數， 對所有固定的 是凹函數。經典的馮·諾依曼極大極小定理意味著：

與此相反 通常是非凸和非凹的。在 GAN 應用中，感興趣的對象不是問題的最優值而是最優的解決方案：

生成器中的參數 可以將隨機噪聲合成樣本數據。令 為 GAN 極小極大化的最優解的集合，則有最大函數：

當點 是 GAN 的最優解時則滿足：

因此 GAN 最優解 的集合可以被表示為：

等效的， 當且僅當：

這啟發了作者重新定義 GAN 的損失函數：

已知函數 對所有的 是非負的，并且 當且僅當 。所以，GAN 最優解的集合可以被重新寫成為：

樣本 GAN 的問題的公式寫成如下形式：

類似的有如下形式的定義：

則樣本 GAN 的最優解的集合為：

要知道找到 的集合是一件非常有挑戰的事情，現有的一些算法只是搜索近似解而不是求解 GAN 的精確解，給定一個任意小的非負常數 ，樣本 GAN 的近似解 滿足：

點 近似地解決了內部最大化問題和外部最小化問題， 是這個最大化和最小化問題的松弛度。進行更一般的推廣，令 為一系列的任意小的非負隨機變量，并且有 （ 表示的是依概率收斂）。

以上的不等式可以表示為：

根據之前樣本 GAN 標準函數的定義則有：

當 時，可以得到一個精確解集的一個特例 。

一致性估計

在 GAN 中距離的度量是非常有必要的。常用到的距離是歐幾里得距離的一個常用推廣豪斯多夫距離，對于某些歐氏空間的任意兩個非空有界子集 和 ， 和 的豪斯多夫距離表示為：

其中 表示的是點 到集合 的最短距離。豪斯多夫距離是從一個集合中的任意點到另一個集合中最近的相鄰點的最大距離。豪斯多夫距離 是一種非空緊集族的度量，并且對于集合 當且僅當 。

在該論文中作者要證明的一致性結果本質上是豪斯多夫一致性即 。該證明需要證明以下兩個條件成立：

前一個條件保證 和 相差不大，后一個條件保證 可以覆蓋 。

假設3：豪斯多夫距離依概率收斂

(a) 其中 關于 連續；

(b) 當 時，則 成立。

假設4：收斂速度

(a) 是一系列的非負隨機變量并有 ；

(b) 是一系列的正隨機變量并有 ，。

定理1：一致性條件

(a) 如果假設3 (a) 和假設4 (a) ?成立，則有：

(b) 如果假設3 (b) 和假設4 (b) 成立，則有：

定理1的 (a) 部分給出了單側豪斯多夫一致性條件；在 (b) 部分的更強條件下，給出了期望的豪斯多夫一致性結果。在不知道多個解的情況下，定理 1 告訴我們 GAN 設置的結果是一個一致性結果，單側一致性結果可以覆蓋精確解，而雙側的情況下則需要選擇更嚴格的松弛序列 。

置信集

的置信集是以預定概率覆蓋整個 的隨機集。設 表示期望的覆蓋概率，其中。作者的目標是構造置信集 ：

其中這里 指的是固定的 的概率測度。在傳統的點識別設置中， 由單個點 組成，形成置信集的傳統途徑是考慮 附近的某個函數的泰勒近似；作者考慮的置信集基于標準函數 的適當的下輪廓集。如果已知 分布的 分位數 ，可以形成滿足：

置信集。在適當的條件下，可以證明當 時， 對于 保持隨機有界，對于 發散到無窮遠。

GAN 問題有多個解，置信集 中子采樣大小 使得當 時， 和 。那么置信集 滿足：

定理 2 表明， 在 處連續時，置信集 的漸近覆蓋概率至少為 。一般來說，極限分布 相當復雜，驗證 的連續性需要一些更具體的假設。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的生成对抗网络（GAN）的统计推断的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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