生成对抗网络（GAN）入门与数据准备
1. 生成对抗网络基础
生成对抗网络（GAN）由生成器和判别器组成。生成器是一个神经网络，需要合适的损失函数才能收敛。损失函数的选择取决于具体目标。
例如，Goodfellow等人在最初的GAN论文中提出的生成器损失函数，该判别器会最小化其判断正确的对数概率，这是对抗训练模式的一部分。生成器的损失函数很重要，如果设计不佳，可能会出现梯度饱和问题，即学习梯度接近零，导致学习变得几乎不可能。
判别器的损失函数采用了标准的交叉熵实现，其独特之处在于它通过多个小批量进行训练。
在构建模型和使用配对GAN架构时，通常需要多个损失函数。可以定义一个损失函数的模板类来存储这些损失方法，这有助于代码的标准化、可读性和可维护性。
2. GAN的训练
GAN模型依赖于对抗训练。通过在每个epoch中采样两个小批量数据，GAN架构能够同时最大化生成器的误差并最小化判别器的误差。
生成模型通常难以训练出良好的结果，GAN也不例外。在训练过程中，有一些技巧和方法可以帮助模型收敛并产生好的结果。
3. GAN的不同架构
不同的GAN架构有不同的应用和特点。常见的有以下几种：
-风格迁移（Style Transfer）：可以将一张图片转换为著名画家的风格，如莫奈的风格。这种应用所需的训练样本比传统深度学习技术少，因为著名画家的每种风格的训练样本数量有限。例如Adobe Research Labs的一篇论文专注于化妆的应用和去除，该架构较为复杂，有五个独立的损失函数，能够同时学习化妆应用和去除功能
