什么是GAN？
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）是由Ian Goodfellow等人提出的深度学习框架，包含两个核心模型：
- 生成器（Generator）：学习数据分布并生成新样本（如同画师创作）
- 判别器（Discriminator）：判断样本是真实还是生成的（如同艺术评论家）
两个模型通过博弈过程不断优化，最终达到生成高质量数据的目的 🎨🤖
核心概念
- 对抗训练：生成器与判别器的零和博弈
- 损失函数：生成器最小化判别器的准确率
- 潜在空间（Latent Space）：生成器从随机噪声中提取特征
应用领域
- 图像生成（如动漫头像创作）
- 数据增强（扩充训练数据集）
- 风格迁移（将照片转化为油画）
- 超分辨率重建（提升图像清晰度）
学习资源
- 点击了解GAN进阶技巧 👉 探索更复杂的网络结构
- PyTorch官方教程 📚 实战代码示例
- GAN论文原文 📖 深入理解理论基础
小贴士
💡 初学者建议从DCGAN开始实践，其结构更易理解
⚠️ 训练时注意平衡生成器与判别器的更新频率
📊 可通过可视化生成过程观察模型收敛情况
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