使用TensorFlow进行GAN实践 🧠🚀
生成对抗网络（GAN）是深度学习中令人兴奋的领域，通过对抗训练生成高质量数据。以下是使用TensorFlow实现GAN的核心步骤：
1. 基础概念
GAN由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成，二者博弈过程可形象化为：
- 🎨 生成器：尝试生成逼真数据（如图片）
- 🧑⚖️ 判别器：判断数据是真实还是生成的
2. TensorFlow实现流程
import tensorflow as tf
def generator(...):
# 生成器网络结构
def discriminator(...):
# 判别器网络结构
# 损失函数与优化器设置
...
💡 关键点：
- 使用
tf.keras构建模型 - 通过
tf.GradientTape实现梯度计算 - 注意平衡生成器与判别器的训练频率
3. 训练技巧
- ✅ 小批量训练：推荐使用64或128大小的批次
- ⚙️ 学习率调整：判别器学习率通常高于生成器
- 🔄 权重剪裁：防止判别器爆炸性增长（如
tf.clip_by_value）
4. 扩展实践
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