什么是GAN？
生成对抗网络（GAN）由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成，通过双方博弈实现数据生成。
核心训练步骤 🔧
初始化网络
- 生成器：将随机噪声转化为逼真数据
- 判别器：判断输入数据是真实还是生成
损失函数设计
- 使用二元交叉熵损失衡量真假判别能力
- 生成器目标：最小化判别器的识别能力
- 判别器目标：最大化真实数据的区分能力
优化策略
- 交替训练生成器与判别器
- 常用优化器：Adam（学习率0.0002）
常见训练技巧 ✨
- 梯度惩罚：防止判别器训练过快
- 混合精度训练：加速计算并减少内存占用
- 多样化采样：使用FID指标评估生成质量
- 可视化监控：通过TensorBoard追踪损失曲线
注意事项 ⚠️
- 避免模式崩溃（Mode Collapse）：
- 保持网络平衡：生成器与判别器的复杂度需匹配
- 数据预处理：标准化输入数据分布
扩展阅读 📚
训练GAN如同在玩一场精心设计的博弈游戏，需要耐心调试参数和网络结构 😊