GAN 训练教程

生成对抗网络（GAN）是深度学习中一个热门的研究方向，它通过两个神经网络——生成器和判别器——的对抗训练来生成高质量的图像。以下是一些关于 GAN 训练的基本教程和资源。

基础概念

1. 生成器（Generator）：生成器尝试生成与真实数据分布相似的样本。
2. 判别器（Discriminator）：判别器尝试区分生成器生成的样本和真实样本。

训练步骤

1. 初始化生成器和判别器。
2. 生成器生成样本，判别器对其进行判断。
3. 根据判别器的反馈，更新生成器和判别器的参数。
4. 重复步骤2和3，直到模型收敛。

资源链接

• GAN 简介
• PyTorch GAN 实践
• TensorFlow GAN 教程

实战案例

以下是一个简单的 GAN 案例示例：

• 数据集：MNIST 手写数字数据集
• 模型：使用 PyTorch 构建 GAN 模型

# 代码示例省略

图片展示

希望这些内容能帮助您更好地理解 GAN 的训练过程。如果您有任何疑问，欢迎访问我们的论坛进行讨论。