🎉 GAN 教程指南 📚
欢迎来到 GAN 教学专区！本教程将带您从基础到实践掌握生成对抗网络的核心概念与应用技巧。通过以下模块，您可快速构建生成式模型能力。
📝 教程目录
GAN 基础知识
- 生成对抗网络的数学原理
- 生成器与判别器的博弈关系
- 常见损失函数对比
经典模型实现
- DCGAN 深度卷积生成对抗网络
- WGAN 梯度惩罚机制
- StyleGAN 风格迁移技术
实战训练技巧
- 数据预处理最佳实践
- 模型收敛问题解决方案
- 生成结果质量评估方法
🧠 拓展学习路径
如需深入理解 GAN 的理论根基，推荐前往：
/jupyter_notebook/guide/gan_introduction
或探索更多实践案例：
/jupyter_notebook/projects/gan_projects
📌 注意事项
- 保持生成器与判别器的平衡训练
- 使用预训练模型加速开发进程
- 定期保存检查点防止训练中断