3、生成对抗网络（GAN）：从基础到应用

于 2025-10-27 13:08:28 发布
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分类专栏： GAN实战：从零生成艺术 文章标签： GAN 生成对抗网络 损失函数
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生成对抗网络（GAN）：从基础到应用

1. 生成对抗网络（GAN）基础

1.1 损失函数的选择

生成器作为神经网络，需要合适的损失函数。损失函数的选择至关重要，它取决于训练目标，且要确保生成器能够收敛。例如，Goodfellow等人最初的GAN论文中使用的生成器损失函数，其体现了判别器最小化判断正确的对数概率，这是对抗训练模式的一部分。同时，生成器的损失函数设计不佳可能导致梯度饱和问题，即学习梯度接近零，使学习几乎无法进行。

判别器的损失函数采用标准的交叉熵实现，其独特之处在于通过多个小批量进行训练。

1.2 训练策略

GAN模型依赖对抗训练，在训练过程中存在两个看似冲突的误差函数，需要同时进行最小化和最大化操作。具体来说，在每个训练周期采样两个小批量数据，GAN架构能够同时最大化生成器的误差和最小化判别器的误差。

生成模型通常难以训练出良好的结果，GAN也不例外。在训练过程中，有一些技巧可以帮助模型收敛并产生理想的结果。

1.3 GAN的不同架构

GAN有多种不同的架构风格，主要的变化体现在生成器和损失函数上。生成器负责生成图像或输出，损失函数则驱动训练过程以优化不同的功能。

以风格迁移为例，这是一种相对简单且常见的GAN应用。不同的风格迁移任务可能需要不同的GAN架构。例如，Adobe Research Labs的一篇论文专注于化妆应用和去除，其架构较为先进，使用了五个独立的损失函数，能够同时学习化妆应用和去除功能。而在转移画家风格时，由于风格相对统一，实现起来相对容易。

1.4 GAN的输出

GAN的

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生成对抗网络---GAN
qq_74722169的博客
01-03 7719
生成式对抗网络（）是一种深度学习模型，014年lan Goodfellow的开篇之作，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相博弈学习产生相当好的输出。原始 GAN 理论中，并不要求 G 和 D 都是神经网络，只需要是能拟合相应生成和判别的函数即可。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D。GAN在各种领域都有广泛的应用，包括等。
GAN（生成式对抗网络）简介
qq_41771998的博客
04-04 1万+
相比于其他生成模型，GAN具有更高的生成能力和更好的生成效果，因此受到了广泛的关注和研究。在未来的发展中，我们可以看到GAN的模型结构和训练方法不断改进，生成模型的质量和多样性不断提高，从而更好地服务于各个领域的应用。GAN在图像生成中的应用最为广泛。GAN在图像生成、文本生成、语音生成等领域都取得了很好的应用效果，未来的发展趋势将是在更广泛的领域中应用，例如医疗、金融、教育等领域。GAN目前主要是在有标签数据集上进行训练，未来的发展趋势将是非监督学习，即在无标签数据集上进行训练，提高模型的泛化能力。
生成对抗网络（GAN）
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09-08 1042
摘要：生成对抗网络（GAN）通过生成器与判别器的对抗博弈隐式学习数据分布，避免了传统生成模型显式概率估计的局限性，在高维数据生成中展现出显著优势。尽管GAN在生成质量和效率上取得突破，但仍面临模式崩溃、训练不稳定等挑战。衍生模型如DCGAN、WGAN等在架构、损失函数等方面不断优化，推动了GAN技术的发展。未来研究将聚焦训练理论深化、多模态生成扩展和评估体系完善，进一步释放生成模型的潜力。
GAN（Generative Adversarial Network）—生成对抗网络
jianqimingtian的博客
10-20 2681
生成对抗网络 （GAN） 是一类功能强大的神经网络，用于无监督学习。GAN 由两个神经网络组成，一个判别器和一个生成器。他们使用对抗性训练来生成与实际数据相同的人工数据。生成器试图通过生成随机噪声样本来欺骗判别器，判别器的任务是准确区分生成的数据和真实数据。这种竞争互动产生了逼真的高质量样本，这推动了两个网络的发展。GAN 被证明是用途广泛的人工智能工具，它们在图像合成、样式迁移和文本到图像合成中的广泛使用证明了这一点。他们还彻底改变了生成建模。
生成对抗网络（GAN）详解
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11-12 6192
生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）是由IanGoodfellow于2014年在《Generative Adversarial Nets》中提出的模型。
深入了解生成对抗网络（GAN）：原理、实现及应用
码上飞扬的博客
01-15 3286
为了训练生成器和判别器，我们需要定义损失函数和优化器。我们使用二元交叉熵损失函数来评估生成器和判别器的性能，Adam优化器用于更新网络权重。python# 定义损失函数和优化器生成对抗网络（GAN）是一种强大的生成模型，通过对抗训练，生成器与判别器不断优化，最终生成高质量的合成数据。本文介绍了GAN的基本原理、损失函数和一个简单的实现示例。希望通过本文的介绍，能够帮助你更好地理解GAN的工作机制，为深入研究和应用奠定基础。
生成对抗网络（GAN）在图像生成中的应用：从基础到实践
威哥说编程
05-14 814
生成对抗网络（GAN）是由 Ian Goodfellow 等人在 2014 年提出的一种深度学习模型，通过生成器和判别器两个神经网络的对抗训练，生成逼真的图像。GAN 的基本结构包括生成器（从噪声生成图像）和判别器（区分真实与生成图像），其训练过程通过优化生成器和判别器的损失函数实现。尽管 GAN 在图像生成、超分辨率、图像修复等领域取得了显著成果，但仍面临模式崩塌和训练不稳定等挑战。改进的 GAN 架构如 DCGAN 和 WGAN 被提出以解决这些问题。GAN 在图像生成、超分辨率、图像修复和图像翻译等应
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### 生成对抗网络GAN训练及应用 #### 一、生成对抗网络（GAN）概述 生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN），是一种基于深度学习的无监督学习方法，由Ian Goodfellow等人于2014年提出。GAN的...
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GAN（Generative Adversarial Nets (生成对抗网络)）
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05-15 4310
②部分，此时判别器D的输入为G(z)，为假图像，但是我们期望的是生成器的效果好，即尽可能的瞒过D，也就是期望D(G(z))尽可能大，越大表示D判定假图像为真实数据的概率越大，也就表明生成器G生成的图像效果好，可以成功的骗过D。在训练的时候，D(G(z))越大越接近于1，y越小，生成器生成的假图越被判别器误判为真图。但训练刚开始时，生成的图像太假，太容易被判别器识破，D(G(z))接近0，log(1-D(G(z)))饱和无梯度，所以将最小化log(1-D(G(z)))变为最大化log(D(G(z)))
【万字】一文教会你关于“生成对抗网络GAN”的所有知识
qq_40379132的博客
06-24 5362
GAN的英文全称是Generative Adversarial Network，中文名是生成对抗网络。它由两个部分组成，生成器和鉴别器（又称判别器），生成网络（Generator）负责生成模拟数据；判别网络Discriminator）负责判断输入的数据是真实的还是生成的。生成网络要不断优化自己生成的数据让判别网络判断不出来，判别网络也要优化自己让自己判断得更准确。它们之间的关系可以用竞争或敌对关系来描述。​ 在GAN的原作中，作者将生成器比喻为印假钞票的犯罪分子，判别器则类比为警察。
生成对抗网络（GAN）深度解析：理论、技术与应用全景
搏博的专栏
05-12 4059
从理论推导到工程实现，GAN的发展印证了深度学习中“对抗训练”范式的有效性——通过构建竞争机制，模型能够学习到更复杂、更真实的数据分布。（Discriminator）负责判断输入的数据是真实的还是生成的，目的是找出生成器做的“假数据”。本文从理论起源、数学建模、网络架构、工程实现到行业应用，系统拆解GAN的核心机制，涵盖基础理论推导、改进模型分析、评估指标设计及多领域实践案例，为复杂分布建模提供完整技术路线。之后将D(x)和D(G(z))都输入到判别模型（D）中，进行判别，判断是否是真是的数据。
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