1. GAN 基本概念

生成对抗网络（GAN）由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成，通过对抗训练生成逼真数据：

  • ✅ 生成器：学习从随机噪声生成数据（如图像）
  • ✅ 判别器：判断数据是真实还是生成的
  • 🔁 对抗过程：两者博弈达到纳什均衡
GAN_结构

2. 实现步骤（以 PyTorch 为例）

  1. 数据准备：使用 MNIST 数据集作为示例
    MNIST_数据集
  2. 模型构建：
    • 生成器：卷积转置层 + 激活函数
    • 判别器：卷积层 + 激活函数
  3. 训练循环：
    • 交替训练生成器和判别器
    • 计算损失并反向传播
    • 保存生成结果
  4. 可视化：
    • 使用 TensorBoard 或 Matplotlib 展示生成图像
    GAN_训练过程

3. 示例代码片段

# 生成器定义
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Generator, self).__init__()
        self.main = nn.Sequential(
            nn.ConvTranspose2d(100, 256, 4, stride=1),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(),
            # ... 后续层
        )
    
    def forward(self, input):
        return self.main(input)

4. 注意事项

  • ⚠️ 避免模式崩溃（Mode Collapse）：可通过 Wasserstein GAN 或梯度惩罚改进
  • ⚠️ 防止梯度消失：调整判别器和生成器的损失权重
  • 🔄 优化技巧：使用 Adam 优化器，添加噪声到输入数据
模式崩溃

5. 扩展阅读

想深入了解 GAN 的进阶实现？请查看：
GAN_进阶教程
或尝试 GAN_变体实现