GAN 训练教程

生成对抗网络（GAN）是一种强大的深度学习模型，它通过两个神经网络（生成器和判别器）之间的对抗训练来生成数据。以下是关于 GAN 训练的一些基础教程。

基础概念

1. 生成器（Generator）: 负责生成数据。
2. 判别器（Discriminator）: 负责判断生成数据是否真实。

训练步骤

1. 初始化生成器和判别器。
2. 生成器生成数据，判别器判断。
3. 根据判别器的反馈调整生成器和判别器。
4. 重复步骤2和3直到模型收敛。

实践指南

• 入门教程: GAN 入门教程
• 进阶内容: GAN 进阶实践

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GAN 示例

希望这些信息能帮助您更好地理解 GAN 训练。如果您有更多问题，欢迎访问我们的社区论坛。

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