GAN的改进与优化

1. 如何生成指定类型的图像——条件GAN, 条件生成对抗网络（CGAN)

​ 条件生成对抗网络（CGAN, Conditional Generative Adversarial Networks）作为一个GAN的改进，其一定程度上解决了GAN生成结果的不确定性。如果在Mnist数据集上训练原始GAN，GAN生成的图像是完全不确定的，具体生成的是数字1，还是2，还是几，根本不可控。为了让生成的数字可控，我们可以把数据集做一个切分，把数字0~9的数据集分别拆分开训练9个模型，不过这样太麻烦了，也不现实。因为数据集拆分不仅仅是分类麻烦，更主要在于，每一个类别的样本少，拿去训练GAN很有可能导致欠拟合。因此，

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CGAN就应运而生了。我们先看一下CGAN的网络结构：​ 从网络结构图可以看到，

对于生成器Generator，其输入不仅仅是随机噪声的采样z