生成手写数字的GAN与深度卷积GAN入门
1. GAN基础与训练算法
GAN由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个网络组成，它们有着不同的目标。判别器试图最大化真阳性和真阴性分类，即最小化假阳性和假阴性分类；而生成器的目标是最大化判别器的假阳性分类，也就是让判别器把生成的假样本误判为真样本。
GAN的训练算法步骤如下：
1.训练判别器：
- 随机选取一小批量真实样本 (x)。
- 生成一小批量随机噪声向量 (z)，并通过生成器生成一小批量假样本 (G(z) = x^)。
- 计算判别器对真实样本 (D(x)) 和假样本 (D(x^)) 的分类损失，并反向传播总误差以更新判别器的参数 (\theta(D))，从而最小化分类损失。
2.训练生成器：
- 生成一小批量随机噪声向量 (z)，并通过生成器生成一小批量假样本 (G(z) = x^)。
- 计算判别器对假样本 (D(x^)) 的分类损失，并反向传播损失以更新生成器的参数 (\theta(G))，从而最大化分类损失。
训练过程中，每次迭代都交替进行判别器和生成器的训练，且在训练判别器时固定生成器的参数，训练生成器时固定判别器的参数，以确保每个网络能独立更新其参数，避免相互干扰。
2. 实现生成手写数字的GAN
接下来，我们将实现一个能生成逼真手写数字的GAN，使用Python的Keras神经网络库和TensorFlow后端。
