生成对抗网络（GAN）是深度学习领域中一种革命性的生成模型，通过生成器与判别器的博弈实现数据生成。以下是核心知识点梳理：

1. GAN的基本概念

GAN由Ian Goodfellow于2014年提出，其核心思想是让两个神经网络相互竞争：

  • 生成器（Generator）：学习从随机噪声生成逼真样本
  • 判别器（Discriminator）：判断样本是真实数据还是生成器的输出

💡 关键公式：
$$ \min_G \max_D V(D, G) = \mathbb{E}{\mathbf{x}\sim p{\text{data}}}\left[\log D(\mathbf{x})\right] + \mathbb{E}{\mathbf{z}\sim p{\mathbf{z}}}\left[\log(1-D(G(\mathbf{z})))\right] $$

GAN_基础

2. GAN的训练流程

  1. 生成器从噪声分布$$\mathbf{z}$$生成假数据
  2. 判别器评估真假数据的分布
  3. 通过梯度下降更新网络参数
  4. 反复迭代直至达到平衡状态

3. 典型应用案例

  • 图像生成：如人脸、艺术风格的合成
  • 数据增强：生成缺失数据样本
  • 风格迁移：将一种风格应用于不同内容
风格迁移

4. 学习资源推荐

📌 提示：建议结合深度学习基础课程理解概率分布与优化原理。

5. 常见问题与解决方案

  • 训练不稳定：尝试使用Wasserstein GAN（WGAN）改进
  • 生成质量低：增加网络深度或调整学习率
  • 模式崩溃：引入多样化损失函数（如KL散度）
GAN_图像生成