GAN，全称生成对抗网络（Generative Adversarial Network），是一种深度学习模型，由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。GAN在图像生成、数据增强、风格迁移等领域有着广泛的应用。

GAN工作原理

  1. 生成器：生成器尝试生成与真实数据相似的样本。
  2. 判别器：判别器判断生成的样本是否为真实样本。

两者相互对抗，生成器不断学习生成更真实的样本，判别器不断学习区分真实样本和生成样本。

GAN应用

  • 图像生成：通过GAN可以生成逼真的图像，如图像修复、风格迁移等。
  • 数据增强：GAN可以用于数据增强，提高模型训练的泛化能力。
  • 风格迁移：将一种风格应用到另一张图片上，实现艺术风格的转换。

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