GAN 思想简介

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生成对抗网络由一个生成网络(Generator)与一个判别网络(Discriminator)组成。生成网络从潜在空间(latent space)中随机采样作为输入,其输出结果需要尽量模仿训练集中的真实样本。判别网络的输入则为真实样本或生成网络的输出,其目的是将生成网络的输出从真实样本中尽可能分辨出来。而生成网络则要尽可能地欺骗判别网络。两个网络相互对抗、不断调整参数,最终目的是使判别网络无法判断生成网络的输出结果是否真实。生成对抗网络常用于生成以假乱真的图片。此外,该方法还被用于生成视频、三维物体模型等。

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GAN
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