什么是GAN训练？
GAN（生成对抗网络）训练是通过生成器与判别器的博弈过程，使模型生成逼真的数据。其核心在于平衡生成质量与判别能力，是深度学习领域最具挑战性的任务之一。🧠
训练步骤概览
构建网络架构
- 生成器（Generator）负责生成数据
- 判别器（Discriminator）负责判断真实性
定义损失函数
- 常用对抗损失（Adversarial Loss）与特征匹配损失（Feature Matching Loss）
- 可参考GAN损失函数详解扩展阅读
优化训练过程
- 使用Adam优化器，调整学习率参数
- 常见问题：模式崩溃（Mode Collapse）、训练不稳定
训练技巧
- 数据预处理：标准化输入数据，增强生成多样性
- 损失平衡：通过权重调整避免判别器过快收敛
- 可视化监控：使用TensorBoard跟踪损失曲线与生成样本
推荐学习资源
- GAN入门指南：了解核心概念与原理
- PyTorch实现案例：动手实践生成对抗网络