GAN (Generative Adversarial Network)

Generator

• 从随机噪声 z 生成假的数据样本
• 输入：一个简单的随机向量 z（通常 ~ N(0,1) 正态分布）
• 输出：形状与真实数据一样的样本（图像、音频、文本），通常用ConvTranspose upsample 出生成图像

Discriminator

• 功能：判断输入是真还是假
• 输入：真实样本x, 生成样本 G(z)
• 输出：概率 D(x) ∈ (0,1)

CycleGAN

CGAN