🧠 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模型。它由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两部分组成，共同优化以达到生成高质量数据的目的。
✅ 核心原理
- 生成器：学习从随机噪声生成逼真样本
- 判别器：判断样本是真实数据还是生成器的输出
- 对抗过程：两者博弈，最终生成器能骗过判别器
🛠️ 实现步骤
环境搭建
安装 Python 和深度学习框架（如 TensorFlow/PyTorch）
查看环境配置教程数据准备
使用标准数据集（如 CIFAR-10、MNIST）进行训练模型构建
- 生成器网络（通常包含反卷积层）
- 判别器网络（通常包含卷积层）
- 损失函数设计（如交叉熵损失）
训练流程
交替更新生成器和判别器权重
🎨 应用场景
- 图像生成：创建逼真图像（如人脸、风景）
- 风格迁移：将一种艺术风格应用到另一张图片
- 数据增强：生成额外训练数据以提升模型性能