GAN（Generative Adversarial Network）是一种通过对抗训练生成新数据的深度学习框架，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两部分组成。以下是核心要点：
基本概念
- 生成器：学习数据分布并生成逼真的样本（如图像、文本）
- 判别器：判断样本是真实数据还是生成器的输出
- 对抗过程：两者通过博弈达到平衡，生成器逐步逼近真实数据分布
工作原理
- 生成器从随机噪声中生成数据
- 判别器评估数据的真实性
- 通过梯度下降优化双方参数
- 最终实现生成高质量合成数据的目标
应用领域
- 图像生成：如StyleGAN生成高质量人脸
- 风格迁移：将一种艺术风格转移到目标图像
- 数据增强：合成额外训练数据提升模型泛化能力
- 图像修复：填补图像中的缺失区域
扩展阅读
如需深入了解GAN的最新进展，可访问：
community/abc_compute_forum/gan/gan_advances
💡 提示：GAN的研究仍在快速发展，建议结合实际案例学习以加深理解！