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-# 第七章 生成对抗网络(GAN)
+# 第七章_生成对抗网络(GAN)
 
-## GAN生成概率的本质是什么？
+## GAN的「生成」的本质是什么？
 GAN的形式是：两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）。Generator是一个生成图片的网络，它接收一个随机的噪声z，记做G(z)。Discriminator是一个判别网络，判别一张图片是不是“真实的”。它的输入是x，x代表一张图片，输出D（x）代表x为真实图片的概率，如果为1，就代表100%是真实的图片，而输出为0，就代表不可能是真实的图片。
 
-GAN*生成*能力是学习*分布*，引入的latent variable的noise使习得的概率分布进行偏移。因此在训练GAN的时候，latent variable**不能**引入均匀分布（uniform distribution)，因为均匀分布的数据的引入并不会改变概率分布。
+GAN*生成*能力是*学习分布*，引入的latent variable的noise使习得的概率分布进行偏移。因此在训练GAN的时候，latent variable**不能**引入均匀分布（uniform distribution)，因为均匀分布的数据的引入并不会改变概率分布。
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+## GAN能做数据增广吗？
+GAN能够从一个模型引入一个随机数之后「生成」无限的output，用GAN来做数据增广似乎很有吸引力并且是一个极清晰的一个insight。然而，纵观整个GAN的训练过程，Generator习得分布再引入一个Distribution(Gaussian或其他)的噪声以「骗过」Discriminator，并且无论是KL Divergence或是Wasserstein Divergence，本质还是信息衡量的手段（在本章中其余部分介绍），能「骗过」Discriminator的Generator一定是能在引入一个Distribution的噪声的情况下最好的结合已有信息。
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+训练好的GAN应该能够很好的使用已有的数据的信息（特征或分布），现在问题来了，这些信息本来就包含在数据里面，有必要把信息丢到Generator学习使得的结果加上噪声作为训练模型的输入吗？
 
 ## VAE与GAN有什么不同？
 1. VAE可以直接用在离散型数据。
 2. VAE整个训练流程只靠一个假设的loss函数和KL Divergence逼近真实分布。GAN没有假设单个loss函数, 而是让判别器D和生成器G互相博弈，以期得到Nash Equilibrium。
 
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 ## 有哪些优秀的GAN？
 
 ### DCGAN
@@ -22,7 +26,7 @@ WGAN及其延伸是被讨论的最多的部分，原文连发两文，第一篇(
 
 **KL/JS Divergence为什么不好用？Wasserstein Divergence牛逼在哪里？**
 
-**KL Divergence**是两个概率分布P和Q差别的**非对称性**的度量。KL Divergence是用来度量使用基于Q的编码来编码来自P的样本平均所需的额外的位元数。 而**JS Divergence**是KL Divergence的升级版，解决的是**对称性**的问题。即：JS Divergence是对称的。
+**KL Divergence**是两个概率分布P和Q差别的**非对称性**的度量。KL Divergence是用来度量使用基于Q的编码来编码来自P的样本平均所需的额外的位元数（即分布的平移量）。 而**JS Divergence**是KL Divergence的升级版，解决的是**对称性**的问题。即：JS Divergence是对称的。并且由于KL Divergence不具有很好的对称性，将KL Divergence考虑成距离可能是站不住脚的，并且可以由KL Divergence的公式中看出来，平移量$\to 0$的时候，KL Divergence直接炸了。
 
 KL Divergence:
 $$D_{KL}(P||Q)=-\sum_{x\in X}P(x) log\frac{1}{P(x)}+\sum_{x\in X}p(x)log\frac{1}{Q(x)}=\sum_{x\in X}p(x)log\frac{P(x)}{Q(x)}$$
@@ -40,9 +44,14 @@ $$JS(P_1||P_2)=\frac{1}{2}KL(P_1||\frac{P_1+P_2}{2})$$
 3. 对更新后的权重强制截断到一定范围内，比如[-0.01，0.01]，以满足lipschitz连续性条件。
 4. 论文中也推荐使用SGD，RMSprop等优化器，不要基于使用动量的优化算法，比如adam。
 
-然而，就实际而言，最优的选择其实应该是
+然而，由于D和G其实是各自有一个loss的，G和D是可以**用不同的优化器**的。个人认为Best Practice是G用SGD或RMSprop，而D用Adam。
 
-**如何理解Wass距离？**
+很期待未来有专门针对寻找均衡态的优化方法。
+
+**WGAN-GP的改进有哪些？**
+
+**如何理解Wasserstein距离？**
+Wasserstein距离与optimal transport有一些关系，并且从数学上想很好的理解需要一定的测度论的知识。
 
 ### condition GAN
 
@@ -58,6 +67,9 @@ $$L^{infoGAN}_{G}=L^{GAN}_G-\lambda L_1(c,c')$$
 
 ### StarGAN
 目前Image-to-Image Translation做的最好的GAN。
+
+## Self-Attention GAN
+
 ## GAN训练有什么难点？
 由于GAN的收敛要求**两个网络（D&G）同时达到一个均衡**，
 
@@ -71,6 +83,8 @@ GAN是一种半监督学习模型，对训练集不需要太多有标签的数
 
 Instance Norm比Batch Norm的效果要更好。
 
+使用逆卷积来生成图片会比用全连接层效果好，全连接层会有较多的噪点，逆卷积层效果清晰。
+
 ## GAN如何解决NLP问题
 
 GAN只适用于连续型数据的生成，对于离散型数据效果不佳，因此假如NLP方法直接应用的是character-wise的方案，Gradient based的GAN是无法将梯度Back propagation（BP）给生成网络的，因此从训练结果上看，GAN中G的表现长期被D压着打。
