深度学习--初识GAN

深度学习--GAN网络

GAN是一种深度学习模型，全称为生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）。它由两个神经网络组成：一个生成器网络和一个判别器网络。

生成器网络通过学习训练数据的分布，生成新的数据。而判别器网络则尝试区分生成器生成的数据和真实的训练数据。在训练过程中，两个网络相互对抗，生成器网络试图欺骗判别器网络，使其无法准确地区分生成的数据和真实的训练数据，而判别器网络则试图正确地识别哪些数据是真实的。

分为两步：

1. 固定G(生成），训练D（验证）
2. 训练G