什么是GAN？🤖

生成对抗网络（GAN）是一种通过生成器与判别器博弈的深度学习模型，常用于图像生成、风格迁移等领域。

GAN_Overview

学习路径 🧭

  1. 理论基础

    • 熟悉生成对抗网络的核心概念（如对抗损失、梯度反转）
    • 推荐阅读：GAN原理详解

  2. 实践入门

    • 从简单的MNIST手写数字生成开始
    • 使用PyTorch或TensorFlow框架实现基础模型
    • 查看示例代码：GAN实战教程

  3. 进阶技巧

    • 探索CycleGAN、StyleGAN等变体模型
    • 学习超参数调优与训练稳定性解决方案
    • 扩展阅读：GAN高级主题

应用场景 🎨

  • 艺术创作：生成风格化图像（如梵高风格）
  • 数据增强：合成训练数据提升模型泛化能力
  • 视频生成：基于GAN的帧间一致性优化
StyleGAN_Example

常见问题解答 ❓

  • Q: GAN训练失败怎么办？
    A: 检查损失函数平衡性，尝试调整学习率或使用Wasserstein GAN
  • Q: 如何选择生成器与判别器结构？
    A: 根据任务复杂度选择CNN、ResNet等架构，参考模型架构指南

小贴士 📌

通过持续学习与实践，您将从GAN小白成长为领域专家！🎉

GAN_Application