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GAN简图

GAN全称是Generative Adversarial Nets，中文叫做“生成对抗网络”。在GAN中有2个网络，一个网络用于生成数据，叫做“生成器”。另一个网络用于判别生成数据是否接近于真实，叫做“判别器”。 下图展示了最简单的GAN的结构以及工作原理。


模型示意图

D从真数据中学习好的经验，从G生成假数据中学到辨假的经验，相比较传统模型加入假数据，基于G不那么容易训练，相当于样本扩大，因此能提高D的表现水平。



D已经良好，开始讲之前两批数据的经验传送给G，教G如何造假



共同进步，G造假水平提高，D识别能力提高，相互影响，形成双赢局面。
Over

均衡后停止循环

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