September 10, 2018 1 min to read

GAN神经网络结构

协同工作的双胞胎网络

GAN网络结构

生成式对抗网络（GAN：Generative adversarial networks）是一类不同的网络，它们有一对“双胞胎”：两个网络协同工作。

GAN可由任意两种网络组成（但通常是FF和CNN），其中一个用于生成内容，另一个则用于鉴别生成的内容。

鉴别网络（discriminating network）同时接收训练数据和生成网络（generative network）生成的数据。鉴别网络的准确率，被用作生成网络误差的一部分。这就形成了一种竞争：鉴别网络越来越擅长于区分真实的数据和生成数据，而生成网络也越来越善于生成难以预测的数据。这种方式非常有效，部分是因为：即便相当复杂的类噪音模式最终都是可预测的，但跟输入数据有着极为相似特征的生成数据，则很难区分。

训练GAN极具挑战性，因为你不仅要训练两个神经网络（其中的任何一个都会出现它自己的问题），同时还要平衡两者的运行机制。如果预测或生成相比对方表现得过好，这个GAN就不会收敛，因为它会内部发散。