生成对抗网络（GAN）教程 - TensorFlow

一、简介

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）组成，二者博弈以达到数据生成的目标。

• 生成器：学习从随机噪声生成类似真实数据的样本
• 判别器：判断输入数据是真实还是生成的

二、实现步骤

1. 定义生成器与判别器网络结构
2. 设置损失函数（如交叉熵）与优化器（如Adam）
3. 迭代训练：生成器尝试欺骗判别器，判别器尝试识别伪造数据
4. 监控训练过程，可通过可视化工具观察生成图像的变化

三、扩展阅读

如需深入了解GAN的进阶应用，可参考：

• TensorFlow官方教程
• GAN在图像生成中的实践

📌 提示：GAN训练需调整超参数（如学习率），建议从简单模型开始实验！