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品牌型號(hào)：lenovo ThinkPad X250
系統(tǒng)：Windows 11
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GAN網(wǎng)絡(luò)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，是一種深度學(xué)習(xí)模型，是近年來(lái)復(fù)雜分布上無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)最具前景的方法之一。模型通過(guò)框架中（至少）兩個(gè)模塊：生成模型（Generative Model）和判別模型（Discriminative Model）的互相博弈學(xué)習(xí)產(chǎn)生相當(dāng)好的輸出。

原始 GAN 理論中，并不要求 G 和 D 都是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，只需要是能擬合相應(yīng)生成和判別的函數(shù)即可。但實(shí)用中一般均使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為 G 和 D 。一個(gè)優(yōu)秀的GAN應(yīng)用需要有良好的訓(xùn)練方法，否則可能由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的自由性而導(dǎo)致輸出不理想。

機(jī)器學(xué)習(xí)的模型可大體分為兩類(lèi)，生成模型（Generative Model）和判別模型（Discriminative Model）。判別模型需要輸入變量 ，通過(guò)某種模型來(lái)預(yù)測(cè) 。生成模型是給定某種隱含信息，來(lái)隨機(jī)產(chǎn)生觀測(cè)數(shù)據(jù)。舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子：判別模型，給定一張圖，判斷這張圖里的動(dòng)物是貓還是狗。生成模型，給一系列貓的圖片，生成一張新的貓咪（不在數(shù)據(jù)集里）

對(duì)于判別模型，損失函數(shù)是容易定義的，因?yàn)檩敵龅哪繕?biāo)相對(duì)簡(jiǎn)單。但對(duì)于生成模型，損失函數(shù)的定義就不是那么容易。我們對(duì)于生成結(jié)果的期望，往往是一個(gè)曖昧不清，難以數(shù)學(xué)公理化定義的范式。所以不妨把生成模型的回饋部分，交給判別模型處理。這就是Goodfellow他將機(jī)器學(xué)習(xí)中的兩大類(lèi)模型，Generative和Discrimitive給緊密地聯(lián)合在了一起。