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生成对抗网络#xff08;Generative Adversarial Network#xff0c;GAN#xff09;是一种深度学习模型架构#xff0c;由生成器#xff08;Generator#xff09;和判别器#xff08;Discriminator#xff09;两部分组成#xff0c;旨在通过对抗训练的方式生成逼…概述
生成对抗网络Generative Adversarial NetworkGAN是一种深度学习模型架构由生成器Generator和判别器Discriminator两部分组成旨在通过对抗训练的方式生成逼真的数据样本。
GAN 的基本思想是让生成器和判别器相互竞争、不断优化以达到生成高质量数据的目的。生成器的任务是生成尽可能逼真的数据样本而判别器的任务是区分真实数据和生成器生成的假数据。
通俗的讲就是让生成器生成的数据更真真到能把判别器“骗”过去。生成器和判别器两者不断对抗、不断进步从而使得最后生成的结果更加逼真。 步骤 生成器训练 生成器接收一个随机噪声向量作为输入并生成一个与真实数据类似的数据样本。 生成器生成的假数据样本被送入判别器和真实数据一起进行训练目标是让判别器无法区分真实数据和生成的假数据。 判别器训练 判别器接收真实数据和生成器生成的假数据学习区分两者。 判别器的目标是最大化正确地区分真实数据和生成的假数据从而提高识别能力。 对抗训练 在训练过程中生成器和判别器相互竞争、对抗地优化自己的参数。 生成器希望生成的假数据足够逼真以欺骗判别器而判别器则希望能够准确地区分真假数据。 这种对抗训练过程推动了生成器生成更逼真的数据样本同时也促使判别器不断提高识别真假数据的能力。
GAN 的训练过程具有挑战性需要平衡生成器和判别器的训练避免出现训练不稳定或模式崩溃等问题。然而当训练成功时GAN 能够生成高质量、多样性的数据样本被广泛应用于图像生成、文本生成、视频生成等领域。
