深度学习：核心原理与案例分析

第15章　面部生成与标签缺失处理

使用GAN的有趣应用程序还有很多。本章将展示GAN的另一个很有前景的应用，即基于CelebA数据库的面部生成。同时还将演示当面对一个带有一些缺失标签的数据集时，如何将GAN用于半监督学习。

本章将介绍以下主题。

• 面部生成。
• 用生成对抗网络进行半监督学习。

15.1　面部生成

生成器与判别器包含了反卷积网络（Deconvolutional Network，DNN）^[1]和卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）^[2]。

• CNN是一类神经网络，它将图像的数百个像素编码成维度更小的向量（z），可以认为这个向量是图像的压缩版本。
• DNN是一类通过学习一些过滤器来从z恢复原始图像的网络。

此外，判别器将输出一个1或0来表示输入图像是来自实际数据集还是由生成器生成的。生成器将尝试基于隐空间z来生成类似于原始数据集的图像，隐空间z可能遵循高斯分布。因此，判别器的目标是正确识别真实图像，而生成器的目标是学习原始数据集的分布，从而欺骗判别器以使它做出错误的决定。

在本节中，我们将尝试训练生成器学习人脸图像的分布，以便生成真实的面部图像。

对于大多数在应用中使用人类面孔的图形公司而言，生成类似人脸的面孔至关重要，同时它为我们提供了一个生动的例子，即人工智能如何在生成人类面孔时实现真实性。

这个示例将使用CelebA数据集。CelebFaces属性数据集（CelebA）是一个大型的人脸属性数据集，有大约20万张名人图像，每张图像有40个属性注释。数据集中的图像涵盖了许多不同的姿势，同时背景也非常杂乱，CelebA非常多样化并且有很好的注释。具体来说，其中包括以下内容。

• 10 177个人。
• 202 599张脸部图片。