GAN（生成对抗网络）是一种强大的机器学习技术，用于生成数据，并在图像处理、自然语言处理等领域有着广泛的应用。本教程将介绍如何评估GAN生成的图像质量。
GAN质量评估方法
1. 视觉比较
通过直观地比较真实图像和GAN生成的图像，我们可以初步判断生成图像的质量。
2. 客观指标
使用一些客观指标来量化评估GAN生成的图像质量，如：
- 峰值信噪比（PSNR）
- 结构相似性指数（SSIM）
3. 用户反馈
让用户对GAN生成的图像进行评分，可以收集更多主观意见。
扩展阅读
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