作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
在近年来GANs（Generative Adversarial Networks）取得巨大的成功后，许多研究者开始探索GAN训练中的一些优化技巧，例如使用梯度裁剪、加入Dropout等方法提高生成样本质量和抑制模型过拟合。最近，在ICML2019上，研究人员提出了一种新的技术Random Residual Block (RRB) 来改进GAN的训练，该技术能够有效地解决GAN在某些情况下的生成图像质量下降的问题。
本文首先对GAN及其相关技术进行介绍，然后讨论如何使用RRB来改善GAN的训练过程。最后，我们将展示在CIFAR-10数据集上的实验结果，证明RRB能够显著提升GAN的生成图像质量，同时避免过拟合现象的发生。
2.相关工作概述
在这一节中，我们首先简要回顾一下基于深度学习的生成模型的基本知识，包括GAN、VAE、InfoGAN等。接着，我们将描述一下如何将这些模型应用到实际场景中。
2.1 生成模型简介
生成模型是基于统计学习的方法，通过学习从潜在空间映射到数据空间的概率分布，从而产生新的数据实例或者用于评估生成模型的好坏。一般来说，生成模型可以分为两类：
- 有监督学习(Supervised Learning): 此类方法由给定数据的标签信息作为输入，学习一个映射函数F，使得输出样本符合真实数据分布的特征。有监督学习方法包括VAE、GAN、InfoGAN等。
- 无监督学习(Unsupervised Learning): 此类方法不需要标签信息，通过自学习的方式找到输入数据的分布。典型的无监督学习方法包括EM算法、隐马尔可夫模型、Deep Boltzm