基本概念
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)是由Ian Goodfellow等人于2014年提出的开创性深度学习模型。GAN的独特之处在于其 对抗性训练方式 ,通过两个神经网络的相互竞争来生成高质量的新数据。
GAN由两个核心组件构成:
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生成器(Generator) :负责从随机噪声中创造出与真实数据相似的样本。生成器的目标是“欺骗”判别器,使其无法区分生成的数据和真实数据。
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判别器(Discriminator) :负责区分真实数据与生成器生成的伪造数据。判别器通过提高自身判别能力来减少被生成器欺骗的可能性。
GAN的训练过程可以比喻为一场博弈游戏:
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生成器试图创造最逼真的样本以迷惑判别器
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判别器则努力提高辨别能力以识破生成器的伪装
这种 对抗性训练 过程不断推动双方提升能力,最终达到一个动态平衡状态,在此状态下生成器能够产生高质量的、与真实数据难以区别的样本。
GAN的核心思想是通过 最小化判别器的损失函数 并 最大化生成器的损失函数 来实现对抗训练。这种独特的训练方式使得GAN能够在复杂的高维数据空间中学习到数据的本质特征
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