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InfoGAN: Interpretable Representation Learning by Information Maximizing Generative Adversarial Nets
- 1. InfoGAN: Interpretable Representation Learning by Information Maximizing Generative Adversarial Nets Xi Chen1,2, Yan Duan1,2, Rein Houthooft1,2, John Schulman1,2, Ilya Sutskever2, Pieter Abbeel1,2 1 UC Berkeley, Department of Electrical Engineering and Computer Science 2 OpenAI 설명자료 : Takato Horii 번역 : 김홍배
- 2. Motivation 특징이 서로 얽혀 있어 해석이 불가능한 Physical space에서 해석이 용이하도록 서로 독립적인 Eigen space로 변환하는 것 처럼
- 3. Agenda • 논문개요 • GAN이란 • InfoGAN의 목적과 아이디어 • 실험결과 • 결론
- 4. Agenda • 논문개요 • GAN이란 • InfoGAN의 목적과 아이디어 • 실험결과 • 결론
- 5. 논문개요 • 목적 – 데이터 생성의 모델로서 우수한 GAN으로 정보를 표현하는 "알기쉬운" 특징량을 "간단하게" 얻는다. • Key idea – GAN의 생성 벡터에 특징을 표현하는 Latent code를 삽입한다. – Latent code 와 생성분포간 상호 정보량 최대화를 학습의 목적함수로 추가 • 결과 – 복수의 이미지 데이터 세트에 대하여 해석이 가능한 결과를 얻었다
- 6. Agenda • 논문개요 • GAN이란 • InfoGAN의 목적과 아이디어 • 실험결과 • 결론
- 7. GAN이란? • GAN: Generative Adversarial Networks [Goodfellow+,2014] – Generator (G)와 Discriminator (D)를 서로 경쟁시켜서 생성 정확도의 향상을 도모하는 모델 Generator(G) Discriminator(D)Data True data or Generated data
- 8. GAN이란 데이터셋의 데이터를 「진짜」로 식별 생성된 데이터를「위조」로 식별 • GAN: Generative Adversarial Networks [Goodfellow+,2014] • Generator (G)와 Discriminator (D)를 서로 경쟁시켜서 생성 정확도 의 향상을 도모하는 모델 • G : 생성용 벡터 z로부터 데이터를 생성 • D : 대상 데이터가 진짜(데이터 세트) 인가 가짜(G에 의해 생성)를 식별 목적함수
- 9. • Deep Convolutional GAN (DCGAN) – G와D에CNN을 이용 • 활성화 함수가 특수하긴 하지만 같은 아이디어 – Z 벡터 연산에 의한 새로운 이미지 생성 GAN에 의한 데이터 생성 [Randford+, 2015] Z의 공간중에서 다양한 특징량이 얻어진다 !
- 10. • Chainer-DCGAN GAN에 의한 데이터 생성 http://mattya.github.io/chainer-DCGAN/ 長髪ベクトル 増 長髪ベクトル 減
- 11. • GAN, DCGAN (Chainer-DCGAN) – 무대뽀로 찾는다 ! • 원하는 특징과 대항하는 특징을 포함하는 데이터를 생성하는 z를 찾는다. 특징량은 어떻게 얻어질까 ? 𝒛 • Semi-supervised Learning with Deep Generative Models [Kingma+, 2014] – 소수의 라벨링된 데이터를 사용 • 라벨 데이터를 z의 일부로 학습 얼굴의 방향을 바꾸는 특징벡터
- 12. • GAN으로 특징량 얻기 – 생성 벡터 z의 공간 중에 생성 이미지의 특징이 표현된다. • z의 각 차원의 특징은 해석하기 어렵다. • 해석 가능한 표현은 생성 이미지를 확인해서 찾을 수 밖에 없다 • 지도학습으로는 일부의 특징밖에 학습시킬 수 없다 문제점 정리 ? 스 타 일 카테고리 비지도학습으로 해석가능한 특징량을 "간단"하게 얻고싶다 !! ?
- 13. Agenda • 논문개요 • GAN이란 • InfoGAN의 목적과 아이디어 • 실험결과 • 결론
- 14. 제안모델 • Information Maximizing GAN (InfoGAN) – 목적 : • 생성시에 이용 가치가 높은 특징량을 비지도학습으로 획득 • 기존의 GAN계 모델에 비하여 간단하게 특징량을 획득 – 아이디어 : • 생성용 벡터 를 Source z과 Latent code c로 분할 • Latent code c와 생성기 분포 G(z,c)의 상호정보량 𝐼(𝒄; 𝐺 ( 𝒛, 𝒄 ) ) 을 극대화 덧붙여서 InfoGAN는 OpenAI가 소스를 공개하고 있습니다 https://github.com/openai/InfoGAN
- 15. • 생성분포 : G(𝒛, 𝒄) = 𝑃𝐺(𝒙|𝒄) InfoGAN의 아이디어 I 𝒙 𝒛 ~ 𝑃𝑛 𝑜 𝑖𝑠𝑒 (𝒛) 𝒛 𝒛 ~ 𝑃𝑛 𝑜 𝑖𝑠 𝑒 (𝒛) 𝒛 𝒄 ~ 𝑃(𝒄) 𝒄 𝒙 ~ 𝐺 𝒛 𝐺 𝒛 = 𝑃𝐺 (𝒙) 𝒙 𝒙~𝐺( 𝒛, 𝒄) 𝐺( 𝒛, 𝒄)= 𝑃𝐺 (𝒙|𝒄) GAN InfoGAN GAN의 학습에서는 생성분포 𝑃𝐺 𝒄에 조건화된다는 보장이 없다. 𝑃𝐺(𝒙|𝒄) → 𝑃𝐺(𝒙) 로 된다 어떻게 Latent code의 조건화를 보장할까 ? 1. 생성용 벡터의 분할 – 생성용 벡터 𝒛′를 소스 z과 latent code c로 분활 – 𝒄 로 데이터 특징을 나타내는 특징량을 확보하도록 Latent code 분포 :
- 16. – 𝐼 (𝑋; 𝑌)= 0인 경우, 2개의 확률변수는 독립관계 – 상호정보량 극대화를 목적함수에 도입 • InfoGAN의 목적함수 : InfoGAN의 아이디어 II GAN의 목적함수 상호정보량화 • Latent code와 생성분포의 상호정보량 극대화 – 𝐼(𝒄; 𝐺(𝒛, 𝒄 ))를 최대화하여 𝒄와 𝐺(𝒛, 𝒄)사이를 종속관계로 만든다. • 상호정보량 : 2개의 확률변수 X, Y의 상호의존의 척도를 나타내는 양
- 17. Variational Information Maximization I • 상호정보량 𝐼(𝒄; 𝐺 𝒛, 𝒄 )을 – 계산에 𝑃(𝒄|𝒙)가 필요하지만 직접 최대화가 불가능 – 보조분포 𝑄(𝒄|𝒙)를 사용하여 low limit을 구한다. • Variational Information Maximization을 이용 [Barber and Agakov, 2003] – 보 조 분 포 를 도 입 시 KL 정보량으로 low limit을 설정
- 18. – 상호정보량의 low limit 𝐿𝐼(𝐺, 𝑄) – 최종적인 InfoGAN의 목적함수 GAN의 목적함수 상호정보량 low limit • 𝑐′~𝑃(𝑐|𝑥) 에서의 기대값 계산을 회피 – 변수변환에 의하여 𝑐′~𝑃(𝑐|𝑥) 부터의 샘플링을 회피 Variational Information Maximization II
- 19. 구현 • 보조분포 𝑄(𝑐|𝑥)의 선정 – 𝑄는 식별기의 식별기 𝐷 네트웍을 활용 • GAN에서의 학습비용의 증가는 매우 작다 – 𝐷의 최상위 층에 조건부 분포를 표현하는 전결합층 (Fully Connected Layer)을 추가 • 분류형 Latent code : softmax • 연속값 Latent code : factored Gaussian • 𝜆의 선정 • 이산값 Latent code : λ = 1을 추천 • 연속값 Latent code : λ는 작은편을 추천
- 20. Agenda • 논문개요 • GAN이란 • InfoGAN의 목적과 아이디어 • 실험결과 • 결론
- 21. 실험결과 I: MNIST • 상호정보량 최대화 – 실험조건 • Latent code : 𝑐~Cat(𝐾 = 10, 𝑝 = 0.1) • 상호정보량 최대화 : 𝐻( 𝑐) ≈ 2.30 – 실험결과 • InfoGAN 학습에 따라 상호정보량이 거의 최대값에 접근 • GAN (모델은 InfoGAN)의 상호정보량은 증가하지 않는다. InfoGAN의 목적함수를 이용하여 학습함으로써 생성 분포에 크게 영향을 미치는(종속하는) Latent code가 얻어진다
- 22. 실험결과 II: MNIST 지도학습에 관계없이 𝑐1에서 5%의 식별오류 • 획득된 표현의 확인과 이미지 생성 –Latent code : 𝑐1~Cat (𝐾 = 10, 𝑝 = 0.1) , 𝑐2, 𝑐3~Unif(−1,1)
- 23. 실험결과 III: CelebA • 획득된 표현의 확인과 이미지 생성 – Latent code : 𝑐1, ⋯ , 𝑐5~Unif(−1,1)
- 24. 실험결과 IIII: CelebA • 획득된 표현의 확인과 이미지 생성 – Latent code : 𝑐1, ⋯ , 𝑐10~Cat(𝐾 = 10, 𝑝 = 0.1)
- 25. Agenda • 논문개요 • GAN이란 • InfoGAN의 목적과 아이디어 • 실험결과 • 결론
- 26. 결론 • GAN에 의한 해석 가능한 특징량 표현을 획득하는 InfoGAN - 생성벡터 z의 소스와 latent code c의 명시적인 분할 - Latent code와 생성분포의 상호정보량 I를 극대화하여 종속성 보장 - I의 하한을 계산하는 보조분포 Q는 식별기 D을 활용하여 비용절감 - 다양한 데이터세트에서 획득된 표현과 생성이미지를 확인 • 한계와 향후문제 - 비지도학습등으로 데이터의 분포에 내재된 특징만 추출 가능 - VAE 등 다른 모델로의 응용과 반지도학습의 개선 - 계층적인 표현의 획득 - 멀티 모달정보의 취급
- 27. [Goodfellow+, 2014] Ian J. Goodfellow, Jean Pouget-Abadiey, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozairz, Aaron Courville, and Yoshua Bengio, Generative Adversarial Nets,NIPS2014 [Randford+, 2015] Alec Radford, Luke Metz, and Soumith Chintala, Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks, ICLR 2016 [Kingma+, 2014] Diederik P.Kingm, Danilo J. Rezendey, Shakir Mohamedy, and Max Welling, Semi- supervised Learning with Deep Generative Models, NIPS2014 [Barber and Agakov, 2003] David Barber and Felix Agakov, The IM Algorithm : A variational approach to Information Maximization, NIPS2003 Chainer-DCGAN: http://mattya.github.io/chainer-DCGAN/, ChainerによるDCGANのデモ 참고문헌