生成对抗网络（GAN）是深度学习领域革命性的技术，通过生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的博弈过程，能够生成高质量的合成数据。以下是核心概念解析：

1. GAN 基本原理💡

  • 生成器：学习从随机噪声生成逼真样本（如图片）
  • 判别器：判断输入样本是真实数据还是生成器的输出
  • 目标：两者博弈达到纳什均衡，生成器可创造与真实数据不可区分的样本
GAN_Structure

2. 典型训练流程🖼️

  1. 生成器从噪声向量 $ z $ 生成假数据 $ G(z) $
  2. 判别器评估 $ G(z) $ 和真实数据 $ x $
  3. 通过反向传播优化参数：
    • 生成器试图欺骗判别器
    • 判别器努力提升辨别能力
  4. 迭代训练直至生成器产出高质量样本

3. 应用场景🚀

  • 图像生成（如动漫头像、艺术创作）
  • 数据增强（扩充训练数据集）
  • 风格迁移（将一种风格转换为另一种）
  • 异常检测（通过生成器的失败案例识别缺陷）

扩展阅读📚

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📌 注意：实际训练需注意梯度消失、模式崩溃等挑战，建议从简单模型（如DCGAN）开始实践。