Redes Geradoras Adversárias
Redes Geradoras Adversárias (GANs - Generative Adversarial Networks) são um tipo de modelo generativo que usa duas redes neurais que competem entre si em um processo chamado de aprendizado adversarial. Esse conceito foi introduzido por Ian Goodfellow e seus colegas em 2014, e as GANs rapidamente se tornaram uma das técnicas mais importantes em aprendizado profundo (deep learning) para a geração de novos dados a partir de um conjunto de dados existente.
Estrutura das GANs
Uma GAN consiste em duas redes neurais que trabalham de maneira oposta, mas interagem de forma cooperativa para melhorar o desempenho global:
- Gerador (Generator - G):
- O papel do gerador é criar novos dados que imitam o conjunto de dados de entrada (dados reais). Ele começa com uma entrada aleatória (normalmente um vetor de ruído) e tenta gerar uma amostra que seja indistinguível dos dados reais.
- Objetivo: Enganar o discriminador, gerando dados suficientemente realistas.
- Discriminador (Discriminator - D):
- O discriminador recebe tanto os dados reais quanto os dados gerados pelo gerador. Seu objetivo é aprender a distinguir entre os dados reais e os dados falsos (gerados).
- Objetivo: Identificar corretamente se uma amostra é real ou gerada pelo gerador.
Funcionamento das GANs
O treinamento das GANs segue um processo adversarial, em que o gerador e o discriminador se opõem e melhoram gradualmente um ao outro:
- Passo 1: O gerador cria amostras falsas a partir de vetores de ruído aleatórios.
- Passo 2: O discriminador avalia as amostras geradas e as amostras reais, tentando classificar corretamente cada uma como real ou falsa.
- Passo 3: Durante o treinamento:
- O discriminador tenta maximizar sua capacidade de distinguir amostras reais de amostras geradas (treinando a rede para que ela consiga dizer se a amostra é real ou falsa).
- O gerador tenta minimizar sua capacidade de ser detectado, ou seja, ele aprende a gerar amostras mais convincentes que enganam o discriminador.
- Passo 4: O processo se repete, com o gerador aprendendo a melhorar suas amostras e o discriminador aprendendo a melhorar sua capacidade de detectar falsificações.
Esse jogo adversarial continua até que o gerador produza dados suficientemente realistas, ao ponto de o discriminador não conseguir distinguir entre os dados reais e os gerados com alta precisão.
Funções de Custo
As GANs são treinadas usando funções de custo que refletem o jogo adversarial entre o gerador e o discriminador:
-
A função de custo do discriminador pode ser expressa como:
[
\mathcal{L}D = - \mathbb{E}{x \sim p_{data}} [\log D(x)] - \mathbb{E}_{z \sim p_z} [\log (1 - D(G(z)))]
]
Aqui, ( D(x) ) é a probabilidade de que a amostra ( x ) seja real, e ( G(z) ) é a amostra gerada pelo gerador a partir do ruído ( z ).
-
A função de custo do gerador tenta maximizar a probabilidade de o discriminador errar, ou seja:
[
\mathcal{L}G = - \mathbb{E}{z \sim p_z} [\log D(G(z))]
]
O gerador é treinado para minimizar a capacidade do discriminador de identificar que os dados gerados são falsos.
Treinamento das GANs
O treinamento das GANs é desafiador porque envolve um equilíbrio delicado entre o gerador e o discriminador. Alguns desafios incluem:
- Modo de Colapso (Mode Collapse): Às vezes, o gerador pode convergir para gerar apenas uma ou poucas amostras, ignorando a variedade dos dados reais. Isso é conhecido como colapso de modo.
- Estabilidade do Treinamento: Se uma das redes (gerador ou discriminador) se tornar muito mais forte que a outra, o treinamento pode se tornar instável. Por exemplo, se o discriminador for muito bom, o gerador não conseguirá melhorar.
Para lidar com esses problemas, várias técnicas foram desenvolvidas, como o uso de regularização, ajustes de taxa de aprendizado, e variações no design das GANs, como Wasserstein GANs (WGANs), que melhoram a estabilidade do treinamento.
Aplicações das GANs
- Geração de Imagens:
- GANs são amplamente utilizadas para gerar imagens sintéticas realistas. Por exemplo, GANs podem ser usadas para gerar fotos de rostos humanos que parecem reais, mesmo que essas pessoas não existam.
- Exemplo: A famosa aplicação This Person Does Not Exist usa GANs para gerar rostos humanos artificialmente.
- Geração de Vídeos:
- As GANs podem ser estendidas para gerar vídeos realistas, criando frames sequenciais que formam uma animação coerente.
- Aprimoramento de Imagens (Super-Resolution):
- As GANs são utilizadas para aumentar a resolução de imagens de baixa qualidade, um processo conhecido como super-resolução. Isso tem aplicações em medicina, vigilância, e restauração de imagens.
- Transferência de Estilo:
- As GANs podem ser usadas para transferir o estilo de uma imagem para outra. Por exemplo, um desenho pode ser transformado em uma pintura no estilo de Van Gogh, mantendo o conteúdo, mas alterando o estilo visual.
- Geração de Texto e Música:
- GANs podem ser usadas para gerar texto ou música. Isso é feito adaptando o gerador para trabalhar com dados sequenciais, como palavras ou notas musicais.
- Dados Sintéticos para Treinamento:
- GANs podem gerar grandes quantidades de dados sintéticos que imitam dados reais, sendo usados para treinar outros modelos em áreas como detecção de fraudes, análise de dados médicos, e reconhecimento facial.
Variações das GANs
- Conditional GANs (cGANs):
- As cGANs são uma variação das GANs onde tanto o gerador quanto o discriminador recebem informações adicionais (por exemplo, uma classe de rótulo) para condicionar o processo de geração. Isso permite, por exemplo, gerar imagens de um objeto específico (como um gato) ao invés de qualquer imagem aleatória.
- CycleGAN:
- As CycleGANs são usadas para tarefas de tradução de imagens onde não há pares de dados correspondentes. Por exemplo, traduzir imagens de cavalos para zebras sem a necessidade de ter pares de imagens de cavalos e zebras correspondentes.
- Wasserstein GAN (WGAN):
- O WGAN é uma variante das GANs que usa a distância de Wasserstein como função de perda para melhorar a estabilidade do treinamento. Ele resolve alguns dos problemas de instabilidade presentes nas GANs tradicionais.
Vantagens e Desvantagens das GANs
Vantagens:
- Geração de dados realistas: GANs são extremamente eficazes para gerar dados sintéticos que parecem reais, especialmente imagens e vídeos.
- Aprendizado sem rótulos: Elas não precisam de dados rotulados, o que significa que podem ser treinadas em grandes quantidades de dados não supervisionados.
Desvantagens:
- Treinamento instável: O processo de treinamento pode ser instável e sensível a hiperparâmetros.
- Modo de colapso: GANs podem sofrer de colapso de modo, onde o gerador gera apenas um subconjunto limitado de amostras possíveis.
- Requer grandes recursos computacionais: O treinamento de GANs pode ser intensivo em termos de recursos, especialmente para tarefas de geração de imagens em alta resolução.
Conclusão
As Redes Geradoras Adversárias (GANs) são uma poderosa técnica de aprendizado profundo para gerar novos dados realistas. Elas têm uma ampla gama de aplicações, desde geração de imagens até super-resolução e transferência de estilo. Embora enfrentem desafios como o treinamento instável, as GANs continuam a evoluir com novas variantes e técnicas para superar essas limitações.
Renée Maksoud - outubro de 2024