### GAN 架构详解#### 生成对抗网络的基本构成生成对抗网络（GANs）主要由两部分组成：生成器（, (G)）和判别器（, (D)）。这两个组件相互作用，形成一种对抗机制来提升彼此性能[^1]。- **生成器(G)**: 负责创建尽可能逼真的样本数据。通常输入随机噪声向量作为起点，在经过多层变换后输出合成的数据实例。其目的是使这些伪造品能够迷惑判别器，让后者难以区分它们与实际观测到的真实世界例子之间的差异。 – **判别器(D)**: 功能在于评估给定样本的真实性——即判断该样本来自训练集还是由生成器制造出来的假象。它接收两类输入并返回一个概率值表示属于真样本的可能性大小；理想情况下对于任何自然存在的对象给出接近于1的结果而对于所有人工构造的产品则趋近于0。为了实现上述目标，两者都采用深度神经网络的形式构建，并且在整个学习期间不断调整参数以优化各自的表现效果。具体来说：- 对于每一轮迭代周期内的每一次更新操作而言，- 首先固定住当前版本的生成模型权重不变，仅允许修改辨别模块内部连接强度直至达到局部最优解；- 接着锁定已收敛好的检测单元状态，转而集中精力改进创造环节直到满足预设条件为止。这种交替式的反向传播算法确保了整个系统的稳定性和高效性，同时也促进了双方能力上的共同进步[^2]。在实践中，利用像这样的框架可以方便快捷地搭建起完整的GAN体系结构，并对其进行有效的调参处理以便更好地适应特定应用场景的需求[^3]。“` torch.nn as (nn.):def (self):super(, self).()# 定义生成器的具体层次结构def (self, x): (nn.):def (self):super(, self).()# 定义判别器的具体层次结构def (self, x):pass“`
323AI导航网发布
相关文章
