GAN入门指南：生成对抗网络详解

什么是GAN？

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）是由Ian Goodfellow团队提出的深度学习框架，通过生成器与判别器的博弈实现数据生成。其核心思想可以用以下比喻理解：

• 生成器：像一位画家，试图创作逼真图像
• 判别器：像一位艺术评论家，判断作品是否真实
• 两者不断对抗，最终达到动态平衡

GAN的核心原理

1. 对抗过程
   生成器生成数据 $ G(z) $，判别器评估数据真实性 $ D(x) $
   通过最小化最大化的博弈公式：
   $$ \min_G \max_D V(D,G) = \mathbb{E}{x \sim P{\text{data}}}[ \log D(x) ] + \mathbb{E}_{z \sim P_z}[ \log(1 - D(G(z))) ] $$
2. 训练目标
   • 生成器：最大化判别器的错误
   • 判别器：最小化错误率

GAN的典型应用

• 🖼️ 图像生成：如人脸、艺术创作
• 🎨 风格迁移：将一种艺术风格应用到其他图像
• 🧠 数据增强：生成额外训练数据
• 📊 图像修复：填补图像缺失部分

延伸学习

若想深入了解GAN的实践方法，可参考：
GAN实战教程

本指南旨在提供技术性介绍，如需讨论具体实现细节，请通过官方文档或学术论文进一步探索。