生成对抗网络 (GAN) 是一种机器学习框架，其中两个神经网络竞争以提高它们的性能。 第一个网络称为生成器，创建合成数据（例如图像或文本），而第二个网络（鉴别器）评估数据是真实的还是生成的。 生成器的目标是产生令人信服的输出，以至于鉴别器无法将它们与真实数据区分开来，而鉴别器则学习更好地检测假数据。 这种对抗过程持续进行，直到生成器产生高质量的结果。 GAN 广泛用于需要真实数据生成的任务，例如图像合成或风格迁移。
训练 GAN 涉及交替更新生成器和鉴别器。 最初，生成器可能会输出随机噪声，但随着时间的推移，它会从真实数据中学习模式。 例如，如果生成人脸图像，生成器首先会生成模糊的形状，但会逐渐细化眼睛或头发等细节。 鉴别器在真实图像上进行训练，通过为生成器的输出分配概率来提供反馈。 损失函数指导两个网络：生成器最小化鉴别器正确识别假数据的可能性，而鉴别器最大化其准确性。 开发人员经常使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架来实现此过程，调整学习率等超参数以平衡训练稳定性。
GAN 的实际应用包括创作艺术品、增强低分辨率图像以及为其他模型生成训练数据。 例如，NVIDIA 的 StyleGAN 可以生成逼真的人脸，而 DeepArt 等项目则将艺术风格应用于图像。 然而，GAN 面临着挑战：模式崩溃（生成器产生的变体有限）和训练不稳定（一个网络压倒另一个网络）。 为了解决这些问题，使用了 Wasserstein GAN 或梯度惩罚方法等技术。 对于开发人员来说，试验架构（例如，对图像任务使用卷积层）和监控损失曲线是关键步骤。 尽管存在复杂性，但 GAN 仍然是生成任务的强大工具，可在计算机视觉和自然语言处理等领域提供灵活性。