谷歌开发了可视化工具GAN Lab
极客时间编辑部
讲述：丁婵大小：1.23M时长：02:42
最近，佐治亚理工学院和谷歌大脑的研究者开发了 GAN 的可视化工具 GAN Lab，不需要安装，也不需要专门的硬件，通过网页浏览器（推荐 Chrome）就可以打开。用户可以利用 GAN Lab 交互地训练生成模型，并可视化动态训练过程的中间结果，用动画来理解 GAN 训练过程中的每一个细节。
生成对抗网络 GAN 是一种特别有效的生成模型，它仅在几年前由伊恩·古德费洛（Ian Goodfellow）提出，一直是机器学习界非常感兴趣的主题。GAN 中的生成器和判别器彼此竞争，迭代地更新假样本，使其与真实样本更加相似。而 GAN Lab 可以对二者之间的相互作用进行可视化。
据了解，GAN Lab 的一大用途是利用其可视化来了解生成器如何增量更新，从而改进自身，生成越来越逼真的假样本。生成器通过蒙蔽判别器来实现这一点。在判别器将假样本分类为真实样本时，生成器的损失值会下降（对判别器不利，对生成器有利）。而 GAN Lab 将假样本的梯度可视化（粉色线），以促成生成器的成功。
通过这种方式，生成器进行逐步改善，生成更加真实的样本。一旦假样本得以更新，判别器也将会进行相应的更新，微调其决策边界，等待下一批试图蒙蔽它的假样本。这一交互式更新过程不断进行，直到判别器无法分辨真假样本为止。
此外，GAN Lab 还有很多支持交互实验的功能，包括：
交互式超参数调整。点击“编辑”图标来展示独立的超参数，然后在训练期间实时地编辑它们。
用户定义数据分布。如果开发者不喜欢自带的数据分布，可以通过点击数据分布列表最后的图标，编辑自己想要的数据分布。
慢镜头模式。如果嫌动画太快的话，可以进入慢动作模式。
手动逐步执行。如果想要进行更多的控制，可以一步步手动训练单个迭代。
据了解，GAN Lab 是使用浏览器内的深度学习库 TensorFlow.js 来实现的。从模型训练到可视化，所有的一切都可以通过 JavaScript 来实现。开发者只需要一个网页浏览器（如 Chrome），就可以运行 GAN Lab。这一实现方法极大地拓宽了人们使用深度学习交互工具的渠道。
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