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破局与革新:GANs模型模式坍塌与训练不稳定问题深度剖析及优化策略
一、引言
1.1研究背景与意义
生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,简称GANs)作为深度学习领域的重要创新,自2014年由IanGoodfellow等人提出后,便迅速成为研究热点,并在众多领域展现出巨大的应用潜力。GANs的核心架构由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)组成,二者通过对抗博弈的方式进行训练。生成器旨在根据随机噪声生成尽可能逼真的数据样本,而判别器则努力区分生成的数据与真实数据。在图像生成领域,GANs可以生成高度逼真的
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