生成对抗网络（GAN）原理 🧠

生成对抗网络（GAN）是深度学习领域革命性的技术，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个模型通过对抗训练共同优化而成。其核心思想是让两个模型“博弈”以逼近数据的真实分布。

核心组件 🧩

• 生成器
  负责从随机噪声中生成逼真的数据（如图像），目标是让生成的数据难以与真实数据区分。

  

• 判别器
  任务是判断输入数据是来自真实样本还是生成器的输出，本质是一个分类器。

  

工作原理 🔁

1. 生成器生成假数据，判别器尝试识别
2. 通过梯度下降更新参数，生成器“欺骗”判别器
3. 判别器逐渐增强辨别能力，生成器同步提升生成质量
4. 最终达到纳什均衡：生成器生成的数据与真实数据无差别

扩展阅读 📚

• GAN 实现教程：从代码角度理解原理
• GAN 历史发展：了解技术演进脉络
• 深度学习基础概念：构建完整知识体系

💡 小贴士：GAN 的训练过程常被比喻为“艺术创作与鉴赏家的博弈”，生成器不断尝试创作更逼真的艺术品，而判别器则努力提升鉴赏能力。这种动态平衡正是其强大之处！