生成对抗网络 | 条件生成对抗网络（CGAN）

最新推荐文章于 2025-04-18 09:30:00 发布
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分类专栏： 生成对抗网络 文章标签： 生成对抗网络 机器学习 深度学习
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条件生成对抗网络（CGAN）是生成对抗网络（GAN）的一种扩展，引入条件信息以控制生成样本的属性。CGAN由生成器和判别器组成，通过条件信息实现更可控和有用的样本生成，广泛应用在图像生成、修复和转换等领域。

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背景

条件生成对抗网络（Conditional Generative Adversarial Network，简称CGAN）是一种生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）的扩展形式。GAN是由一个生成器网络和一个判别器网络组成，通过互相竞争来学习生成逼真的样本数据。

与传统的GAN不同，CGAN引入了条件信息，使得生成器和判别器可以在给定条件的情况下生成和判别样本。这个条件信息可以是任何类型的辅助信息，例如类别标签、图像描述、文本等。

在CGAN中，生成器网络接收两个输入：噪声向量（通常是服从某种分布的随机向量）和条件向量。生成器的目标是生成与条件向量相匹配的逼真样本。判别器则接收真实样本和生成样本，以及条件向量，它的目标是准确地判别哪些样本是真实的，哪些是生成的。

CGAN的训练过程与传统的GAN类似，通过交替训练生成器和判别器来达到平衡。生成器尝试生成逼真的样本以欺骗判别器，而判别器则努力区分真实样本和生成样本。

CGAN的应用非常广泛，例如图像生成、图像修复、图像转换等。通过引入条件信息，CGAN可以控制生成样本的属性，使得生成的结果更加可控和有用。

总结起来，条件生成对抗网络（CGAN）是一种在生成对抗网络中引入条件信息的扩展形式࿰

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