GAN（生成对抗网络）是深度学习领域极具革命性的技术，通过生成器与判别器的博弈实现数据生成与逼真度提升。以下为关键知识点解析👇
🧠 核心概念
生成器（Generator）
- 负责从随机噪声生成逼真的数据（如图片）
- 示例：生成器_Generator
判别器（Discriminator）
- 判断输入数据是真实还是生成的
- 示例：判别器_Discriminator
训练目标
- 生成器试图欺骗判别器，判别器则努力识别伪造
- 双方博弈最终达到纳什均衡
🎨 典型应用
- 图像生成：从无到有创造逼真图像（如人脸、风景）
- 示例：图像生成_Image_Generation
- 风格迁移：将一种艺术风格应用于目标图像
- 示例：风格迁移_Style_Transfer
- 数据增强：通过GAN生成额外训练数据提升模型泛化能力
📚 扩展阅读
如需深入理解GAN进阶知识，可访问：
课程中心/GAN进阶教程
或了解深度学习基础概念以夯实理论根基。
📌 提示：实践GAN时需注意梯度消失问题，建议使用Wasserstein GAN等改进版本