什么是生成对抗网络（GAN）？

GAN是一种通过对抗训练生成高质量数据的深度学习模型。它包含两个核心网络：

  • 生成器（Generator）：学习从随机噪声生成逼真数据
  • 判别器（Discriminator）：判断数据是真实还是生成的
GAN_概念

GAN训练核心步骤

  1. 网络架构设计

    • 选择适合的生成器和判别器结构（如DCGAN、StyleGAN）
    • 确保网络参数可微分且容量匹配

  2. 损失函数定义

    • 常用交叉熵损失：L = -log(D_real) - log(1 - D_generated)
    • 可加入梯度惩罚项提升稳定性

  3. 训练策略优化

    • 使用Adam优化器（学习率建议0.0002）
    • 采用小批量训练（batch_size=64是常见选择）
    • 添加噪声扰动增强泛化能力

  4. 收敛性监控

    • 观察生成图像的FID分数变化
    • 监测判别器准确率是否趋于0.5
    • 使用TensorBoard可视化训练过程
GAN_训练过程

常见训练问题解决方案

问题 解决方案
模式崩溃 使用Wasserstein GAN或添加多样性损失
收敛困难 调整生成器/判别器权重比例（建议1:1）
生成图像模糊 增加网络深度或使用谱归一化技术

推荐学习资源

GAN_损失函数

训练GAN需要耐心和实验精神，建议从简单数据集（如MNIST）开始实践。欢迎访问GAN专题页获取更多进阶教程！