AI時代系列(2) 機器學習三部曲: 🔹 第二部：《深度學習 —— 神經網路的革命》
42/100 第五週：📌 生成對抗網路 GAN
42.生成器與判別器架構 🏗 你生成，我辨別，一場博弈！
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🎯 單元核心概念：
在 GAN（生成對抗網路）中，兩個最重要的主角就是：
• 生成器（Generator）：試圖「以假亂真」地生成資料。
• 判別器（Discriminator）：努力「識破偽裝」分辨真假資料。
這兩者的網路架構設計，直接決定了 GAN 的訓練效果與最終成果。本單元將深入探討這兩個模組的具體架構與設計原則。
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🧭 一、生成器（Generator）架構設計
🔍 功能目標：
生成器的目標是將隨機雜訊（通常是標準常態分布向量）轉換為逼真的資料樣本（例如圖像）。
🏗 常見架構設計：
生成器通常是一個反卷積（轉置卷積）神經網路，類似影像「逐步放大」的過程。
典型步驟：
1. 輸入：雜訊向量 z（例如 100 維的高斯雜訊）
2. 全連接層：將向量轉換為初始張量
3. 多層轉置卷積（ConvTranspose2D）：逐層上採樣
4. 批次正規化（BatchNorm）與 ReLU 激活
5. 輸出層：使用 Tanh 激活輸出影像（值介於 -1 ~ 1）
📘 範例（影像輸出大小 64x64）：
z (100維) → FC(4x4x1024) → reshape →
→ ConvT(512) → ConvT(256) → ConvT(128) → ConvT(3) → Output: 64x64 RGB圖像
這種從「隨機向量 → 高維特徵 → 逐層放大」的流程，是典型的 DCGAN（Deep Convolutional GAN）生成器架構。它能夠學習將隨機噪聲轉換為具有真實感的圖像，廣泛應用於圖像生成、臉部合成、藝術風格創作等任務中。
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🕵️♂️ 二、判別器（Discriminator）架構設計
🔍 功能目標：
判別器的目標是從輸入的資料中判斷它是真實資料（來自訓練集）還是生成資料（來自生成器）。
🏗 常見架構設計：
判別器是典型的卷積神經網路（CNN），不斷壓縮輸入圖像資訊以進行分類判斷。
典型步驟：
1. 輸入：圖像（例如 64x64x3）
2. 多層卷積（Conv2D）：逐層萃取特徵，搭配 LeakyReLU 激活
3. 批次正規化（可選）
4. 最終輸出：一個 sigmoid 值，代表「真」的概率（0~1）
📘 範例：
Input: 64x64x3 → Conv(128) → Conv(256) → Conv(512) → FC(1) → Sigmoid
這是一個典型的 GAN 判別器架構，用於判斷 64×64 彩色影像是真實圖還是由生成器產生的假圖。模型透過三層卷積逐步提取特徵並進行空間降維（Conv128 → Conv256 → Conv512），再將特徵圖攤平成向量輸入全連接層，最終以 sigmoid 輸出一個機率值，表示圖像為真（1）或假（0）的信心程度。這種結構是對抗生成網路中不可或缺的一部分，負責與生成器互相博弈、提升模型生成圖像的真實度。
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🔁 三、訓練策略與細節補充
✅ 1. 激活函數使用差異：
· Generator（生成器）
· 隱藏層激活：ReLU 或 LeakyReLU
· 輸出層激活：Tanh
· Discriminator（判別器）
· 隱藏層激活：LeakyReLU
· 輸出層激活：Sigmoid
✅ 2. 初始化技巧：
• 使用 Xavier 或 He 初始化提升穩定性。
• DCGAN 建議所有卷積與反卷積層的初始權重設為 Normal(0, 0.02)。
✅ 3. 正規化技巧：
• BatchNorm 可用於生成器，幫助梯度穩定。
• 判別器的 BatchNorm 可以視情況省略，以防過度規則化。
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🧠 肆、小結與學習啟示：
• GAN 就像一場數學與結構設計的博弈遊戲。
• 生成器的任務是「造假」越擬真越好，判別器的任務是「抓假」越精準越好。
• 架構設計必須兼顧深度、輸出解析度、穩定性與效率。
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💬 問題思考：
1️⃣ 🧠 如果生成器太強，判別器無法辨別，會發生什麼問題？
🔹 判別器無法分辨真假，損失變得無意義，整體模型可能停止學習，GAN 收斂失敗。
2️⃣ ⚠️ 若判別器太強，生成器無法學習，該如何調整訓練策略？
🔧 可採取以下策略平衡對抗：
減少判別器訓練次數或學習率
使用 label smoothing（標籤平滑）
為判別器輸入添加噪聲
使用 WGAN 或改進型對抗架構提升穩定性
3️⃣ 🌐 在非圖像領域（如語音、文字），生成器與判別器應如何設計？
📢 語音：生成器可用 1D CNN 或 WaveNet 結構，判別器評估時域或頻譜資訊。
✍️ 文字：生成器使用 RNN、LSTM 或 Transformer 生成語句；判別器評估語法、語意連貫性。常結合預訓練語言模型提升效果。
