引言
生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)是一种深度学习模型,由Ian Goodfellow等人在2014年提出。GAN通过两个神经网络——生成器(Generator)和判别器(Discriminator)——的对抗训练,能够生成与真实数据相似的图像。本文将详细介绍如何设计和实现一个简单的GAN,用于生成图像数据,涵盖理论背景、模型构建、训练过程和代码示例。
1. GAN的基本原理
GAN的核心思想是通过对抗训练来生成数据。生成器负责生成假数据,而判别器则负责区分真实数据和生成的数据。两者的目标是相互对抗:
- 生成器:试图生成尽可能真实的数据,以欺骗判别器。
- 判别器:试图准确区分真实数据和生成的数据。
1.1 GAN的训练过程
- 初始化:随机初始化生成器和判别器的参数。
- 训练判别器:
- 从真实数据集中抽取一批样本。
- 从生成器中生成一批假样本。
- 计算判别器在真实样本和假样本上