🧠 生成对抗网络（GAN）教程
什么是 GAN？
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）是一种通过对抗训练生成新数据的深度学习框架。它由两个核心模型组成：
- 生成器（Generator）：尝试从随机噪声中生成逼真的数据
- 判别器（Discriminator）：学习区分真实数据与生成数据
核心原理
GAN 的训练过程可以类比为一场博弈：
- 生成器不断改进伪造能力 🔄
- 判别器持续提升鉴别水平 🔍
- 两者通过梯度下降同步优化 🚀
数学上，GAN 的目标是最小化以下损失函数：
$$ \min_G \max_D V(D, G) = \mathbb{E}{\mathbf{x} \sim p{\text{data}}} [\log D(\mathbf{x})] + \mathbb{E}{\mathbf{z} \sim p{\mathbf{z}}} [\log (1 - D(G(\mathbf{z}))) ] $$
应用场景
GAN 在多个领域展现强大潜力：
- 图像生成：创造全新面孔、艺术作品等 🎨
- 数据增强：生成合成数据用于训练模型 🔄
- 风格迁移：将一种艺术风格应用到新图像上 🖼️
- 视频生成：扩展到动态内容创作 🎬
学习资源推荐
想要深入学习 GAN？可以参考以下内容：
- 深度学习基础教程（建议前置学习）
- GAN 进阶实践指南（包含代码示例）
- 论文精读：Goodfellow 等人的原始论文
常见问题
- Q: GAN 训练不稳定怎么办？
A: 尝试调整学习率或使用 WGAN 等改进版本 😊 - Q: 如何评估生成质量？
A: 通过 FID 分数、人工审核或可视化对比 📊
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