59、生成对抗网络（GAN）：原理、训练与实现

生成对抗网络（GAN）：原理、训练与实现

1. 引言

在机器学习领域，生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称 GAN）是一种强大的模型架构。它由两个神经网络——判别器（discriminator）和生成器（generator）组成，二者通过对抗训练的方式相互促进，最终使得生成器能够生成难以与真实数据区分的合成数据。下面我们将详细探讨 GAN 的原理、训练过程以及实现方法。

2. 基本概念

2.1 真假判断的四种情况

以鉴别货币真伪为例，当对一张货币进行判断时，会出现四种可能的情况：
|情况|描述|
| ---- | ---- |
|真阳性（True Positive，TP）|货币是真的，判断结果也为真|
|假阴性（False Negative，FN）|货币是真的，但判断结果为假|
|假阳性（False Positive，FP）|货币是假的，但判断结果为真|
|真阴性（True Negative，TN）|货币是假的，判断结果也为假|

2.2 判别器和生成器的角色

• 判别器 ：作为一个分类器，它将输入的数据分为真实数据和伪造数据两类。当预测错误时，其误差函数的值会较大，随后通过反向传播（backprop）和优化算法进行训练，以提高下一次分类的准确性。
• 生成器 ：它接收一组随机数作为输入，然后生成一个合成样本。若判别器认为生成的样本是真实数据，那么生成器本次“伪造”成功，无需改进；反之，生成器会收到误差信号，并通过反向传播和