GAN学习探讨：经典模型缺陷与优化策略有哪些？

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参考资料：

1.https://github.com/dragen1860/TensorFlow-2.x-Tutorials

2.《Generative Adversarial Net》

简要介绍GAN：

GAN（生成对抗网络）是一种由生成器和判别器组成的深度学习模型，用于生成与真实数据分布相似的样本。GAN的核心思想是让生成器尽可能地生成与真实样本难以区分的数据，而判别器则要尽可能地识别出生成器生成的数据。两者相互对抗，不断迭代，最终生成器可以生成高质量的数据。GAN的应用领域广泛，包括图像生成、语音合成、自然语言处理等。由于GAN的复杂性，理解起来可能不太容易，以下将围绕几个具体问题进行讨论。

参考资料：
1、github.com/dragen1860/TensorFlow-2.x-Tutorials
2、《Generative Adversarial Net》
直接介绍GAN可能不太容易理解，所以本次会顺着几个具体的问题讨论并介绍GAN(个人理解有限，有错误的希望各位大佬指出)，本来想做代码介绍的，但是关于eriklindernoren的GAN系列实现已经有很多博主介绍过了，所以就不写了。
如果你对GAN的基本知识不太了解，建议先看看莫烦的介绍：mofanpy.com/tutorials/machine-learning/gan/
注：图片刷不出来可能需要fq，最近jsdelivr代理好像挂了。