生成对抗网络（GAN）教程指南 🧠

什么是 GAN？

生成对抗网络（GAN）是一种通过对抗训练生成新数据的深度学习模型。它由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两部分组成，二者博弈以达到数据生成的平衡。

学习路径推荐

1. 基础概念

   • GAN 原理详解
   • 生成器与判别器的数学公式
   • 经典 GAN 模型对比

2. 实践教程

   • 用 TensorFlow 实现 GAN
   • PyTorch 中的 GAN 示例
   • GAN 在图像生成中的应用

3. 进阶方向

   • Style GAN 与图像风格迁移
   • Cycle GAN 跨域图像转换
   • GAN 的优化技巧与挑战

常见问题

• GAN 训练不稳定怎么办？
  可尝试调整学习率、使用 WGAN 或改进网络结构。

  

• 如何评估 GAN 生成效果？
  常用指标包括 FID 分数、IS 分数及人工视觉评估。

扩展阅读

• GAN 在 NLP 中的创新应用
• GAN 与扩散模型的对比分析

🔍 提示：点击上方链接可深入探索 GAN 的不同应用场景与技术细节！