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GAN 简介
GAN 包含有两个模型，一个是生成模型（ generative model ），一个是判别模型
(discriminative model) 。生成模型的任务是生成看起来自然真实的、和原始数据相似的实例。判
别模型的任务是判断给定的实例看起来是自然真实的还是人为伪造的（真实实例来源于数据集，
伪造实例来源于生成模型）。
采用类比的手法通俗理解：生成模型像“一个造假团伙，试图生产和使用假币”，而判别模型像“检
测假币的警察”。生成器（ generator ）试图欺骗判别器（ discriminator ），判别器则努力不被
生成器欺骗。模型经过交替优化训练，两种模型都能得到提升，但最终我们要得到的是效果提升
到很高很好的生成模型（造假团伙），这个生成模型（造假团伙）所生成的产品能达到真假难分
的地步。
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