生成对抗网络（GAN）深度解析 🧠

什么是GAN？

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）是一种通过对抗训练生成新数据的深度学习框架，由**生成器（Generator）和判别器（Discriminator）**两部分组成。

• 生成器：尝试生成逼真的数据（如图片、文本）
• 判别器：判断数据是真实还是生成的

GAN的核心原理

GAN通过博弈论思想实现数据生成：

1. 生成器与判别器相互竞争，共同提升性能
2. 目标函数为最小化生成器的分布与真实数据分布的差异
3. 采用纳什均衡作为训练终点

GAN的典型应用场景

• 图像生成：如StyleGAN生成高质量人脸
• 数据增强：通过生成额外数据提升模型泛化能力
• 风格迁移：将一种艺术风格应用到目标图像
• 视频生成：如GAN生成动态场景

GAN面临的挑战

• 训练不稳定：需要精心设计损失函数和优化策略
• 模式崩溃：生成器可能陷入生成重复样本的困境
• 计算资源需求：通常需要高性能GPU支持
• 评估难题：如何量化生成数据的质量？

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