生成对抗网络 生成对抗网络包含两个协同工作的神经网络：生成器和判别器。生成器负责创建合成数据，判别器负责区分真实数据和生成器产生的虚假数据。两个网络在训练过程中相互对抗，促使生成器不断提高生成数据的真实性。 生成器的结构通常采用转置卷积神经网络。它接收一个随机噪声向量作为输入，通过一系列上采样层逐步变换为具有目标域特征的数据样本。生成器的核心挑战在于学习训练数据的概率分布，从而生成在统计特性上与真实数据难以区分的新样本。 判别器通常采用标准卷积神经网络架构。它接收来自真实数据集或生成器的样本作为输入，输出一个表示输入样本真实性的概率值。判别器的训练目标是最大化对真实样本和生成样本的分类准确率，为生成器提供清晰的质量反馈信号。 训练过程采用交替优化策略。首先固定生成器参数，使用标记的真实和生成样本训练判别器；然后固定判别器参数，训练生成器以生成能欺骗判别器的样本。这种极小极大博弈最终会达到纳什均衡点，此时生成器产生的数据与真实数据分布无法被判别器有效区分。 损失函数设计对训练稳定性至关重要。原始GAN使用JS散度作为优化目标，但存在梯度消失问题。改进的Wasserstein GAN通过Earth Mover距离衡量分布差异，配合权重裁剪或梯度惩罚机制，显著提升了训练稳定性与收敛性能。 模式崩溃是训练过程中的典型故障模式。当生成器仅能产生有限多样性的样本时，表明优化陷入了局部最优。解决方案包括使用小批量判别、特征匹配等正则化技术，或采用具有模式覆盖保障的结构化损失函数。 条件生成对抗网络通过引入辅助信息扩展了基础架构。生成器和判别器同时接收类别标签、文本描述等条件变量，使得数据生成过程可由外部信号精确控制。这种条件机制极大提升了生成样本的针对性和可用性。 渐进式增长训练策略显著提升了高分辨率图像的生成质量。该方法从低分辨率开始训练，逐步添加网络层来提高输出分辨率。这种课程学习方式既加速了训练收敛，又避免了直接训练大尺度模型容易出现的模式崩塌问题。 生成对抗网络在多个领域展现出色应用价值。在图像处理中实现超分辨率重建和风格迁移；在医疗领域生成合成医学影像扩充数据集；在自动驾驶领域创建罕见场景训练数据。其生成能力也不断通过FID、IS等量化指标进行系统评估。