生成对抗网络（GAN）训练与评估：挑战与解决方案
1. GAN基础概念回顾
- 卷积神经网络（ConvNets）：使用一个或多个卷积滤波器在输入体积上滑动。在每次滑动步骤中，滤波器使用一组参数产生一个激活值，所有滤波器的激活值共同构成输出层。
- 批量归一化（Batch Normalization）：通过在每一层输出传递到下一层作为输入之前对其进行归一化，减少神经网络训练过程中各层输入值分布的协变量偏移。
- 深度卷积生成对抗网络（DCGAN）：以卷积神经网络作为生成器和判别器的生成对抗网络。这种架构在图像处理任务中表现出色，例如手写数字生成。
2. GAN训练面临的挑战
GAN的训练和评估向来颇具难度，随着该领域的不断发展，关于最佳训练方法的观点也在持续演变。众多研究致力于改进GAN的训练，然而目前许多资源都需要更新。
GAN训练的挑战主要体现在以下几个方面：
-缺乏显式损失函数：与变分自编码器等模型不同，GAN没有单一的显式损失函数，而是有两个相互竞争的损失函数，这使得系统没有单一的解析解。
-评估困难：如何评估生成样本的质量是一个关键问题。传统的最大似然方法在实际应用中存在诸多问题，如需要大量图像来估计潜在分布，并且容易导致过度泛化，生成不切实际的样本。
3. GAN评估框架
为了更好地理解GAN的评估，我们可以用伪造达芬奇
