生成对抗网络（GAN）教程 🧠🎨⚡

什么是 GAN？

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）是一种通过对抗训练生成新数据的深度学习模型。它由两个核心部分组成：

• 生成器（Generator）：学习从随机噪声生成逼真数据
• 判别器（Discriminator）：判断数据是真实还是生成的

核心原理

GAN 的训练过程可以类比为一场"游戏"：

1. 生成器试图欺骗判别器，生成与真实数据相似的样本
2. 判别器试图识别真实数据，区分生成样本
3. 两方通过不断博弈达到纳什均衡

GAN 的数学基础涉及博弈论和概率分布，建议先了解基础概念再深入学习。点击此处扩展阅读

实现步骤

1. 构建生成器网络（如使用全连接层或卷积层）
2. 构建判别器网络（通常为二分类器）
3. 定义损失函数（如交叉熵损失）
4. 设置优化器（如 Adam 优化器）
5. 迭代训练过程

应用案例

• 图像生成：从噪声生成逼真的图像
• 图像修复：自动填补图片缺失区域
• 风格迁移：将一幅画的风格转移到另一幅画上

尝试实践 GAN 时，可以参考我们的实战示例教程获取完整代码和配置建议。

常见问题

• ⚠️ 训练不稳定？可尝试调整学习率或使用 WGAN 等改进版本
• 📌 生成图像质量差？需优化网络结构和损失函数设计
• 📚 推荐学习资料：深度学习基础