GAN（生成对抗网络）是深度学习中最具创意的算法之一，通过生成器与判别器的博弈实现数据生成。以下是训练GAN的核心步骤：

🧠 1. 理解基本原理

GAN由两部分组成：

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

生成器与判别器的博弈过程可参考：/ai_tutorials/deep_learning/gan_tutorials/gan_introduction

🛠️ 2. 数据准备

选择适合的训练数据集，例如：

  • CIFAR-10（小型图像）
  • LSUN（场景图像）
  • 自定义数据（需预处理）
数据_准备

数据增强技巧可查阅：/ai_tutorials/data_augmentation_tips

🧪 3. 构建网络架构

生成器设计

  • 使用卷积层生成图像
  • 常见结构：全连接层 → 逆卷积层 → 输出层

判别器设计

  • 使用卷积层提取特征
  • 常见结构：卷积层 → 全连接层 → 输出层
生成器_结构
判别器_架构

📈 4. 定义损失函数

使用二元交叉熵损失（Binary Cross-Entropy Loss）：

loss = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy()

训练时需监控：

  • 生成器损失（Generator Loss）
  • 判别器损失（Discriminator Loss）
损失函数_曲线

🚀 5. 训练流程

  1. 随机生成噪声 z
  2. 生成器生成图像 G(z)
  3. 判别器评估 D(G(z)) 和 D(x_real)
  4. 反向传播更新网络参数
训练过程_示意图

优化器选择建议：/ai_tutorials/optimization_tips

📚 扩展学习

训练GAN需要耐心与调试技巧，建议从简单任务（如手写数字生成）开始实践！💡