[学习笔记-深度学习篇]生成式对抗网络

最新推荐文章于 2025-12-04 14:13:28 发布

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这篇博客介绍了生成式对抗网络（GAN）的基本原理，它包含两个模型：生成模型和判别模型。通过不断博弈，生成模型尝试生成逼真的图片，而判别模型努力区分真假图片。当判别模型无法分辨时，对抗过程达到平衡。这是一个深入理解GAN的好起点。

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之前对深度学习也有一些浅层了解，也对一些简单的模型做过训练，不过没有深入，有点可惜，后面找机会整理一下。

生成式对抗网络，看到了稍微整理一下。

生成式对抗网络中含有2种模型，生成模型和判别模型，整个工作过程简单来说就是：生成模型不断生成图片，判别模型不断判断区分，如此往复的博弈过程，直到判别模型无法区分生成的图片与真实图片，对抗过程就结束。

参考
到底什么是生成式对抗网络GAN？

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深度学习笔记——生成对抗网络GAN

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《深度学习》------生成对抗网络（GAN）学习笔记

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【深度学习】李宏毅2021/2022春深度学习课程笔记 - Generative Adversarial Network 生成式对抗网络（GAN）

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