CNN（卷积神经网络）和 GAN（生成对抗网络）在机器学习中具有不同的用途。 CNN 主要用于处理网格状数据（例如图像），通过卷积层提取空间特征。 它们通常用于分类、对象检测或分割等任务。 另一方面，GAN 是一种通过训练两个相互对抗的神经网络（生成器和判别器）来生成新数据的框架。 虽然 CNN 侧重于分析现有数据，但 GAN 旨在创建逼真的合成数据。 虽然 CNN 可以成为 GAN 架构的一部分（例如，作为判别器），但它们的核心目标不同：CNN 识别模式，而 GAN 生成内容。
CNN 使用卷积、池化和激活函数（例如 ReLU）等层来分层处理输入数据。 例如，在图像分类中，CNN 可能会应用过滤器来检测早期图层中的边缘，然后检测形状，最后检测复杂对象。 像 ResNet 或 VGG16 这样的架构堆叠这些层以提高准确性。 然而，GAN 依赖于两个网络之间的动态相互作用：生成器从随机噪声中创建虚假数据（例如，图像），而判别器试图区分真实数据和生成器的输出。 随着时间的推移，生成器学会生成判别器不易拒绝的输出。 例如，在人脸上训练的 GAN 可能会生成不存在的人的逼真肖像。 虽然 CNN 针对预测准确性进行优化，但 GAN 针对生成器的创造力与判别器的审查之间的平衡进行优化。
用例突出了它们之间的差异。 CNN 在需要分析的场景中表现出色，例如医学图像诊断（例如，检测 MRI 扫描中的肿瘤）或自动驾驶汽车（识别行人）。 GAN 用于需要合成数据的地方，例如创作艺术、增强低分辨率图像或扩充训练数据集。 一个实际的例子是 StyleGAN，它可以生成高质量的人脸，而像 YOLO 这样的 CNN 可以检测实时视频中的对象。 重要的是，GAN 通常将 CNN 作为组件合并——例如，判别器可能是一个 CNN，将生成的图像分类为真实或虚假。 但是，它们的核心作用仍然是分开的：CNN 解释数据，GAN 创建数据。 了解这种区别有助于开发人员为从识别到合成的任务选择正确的工具。