Python生成对抗网络(GAN):使用PyTorch实现CycleGAN和StyleGAN等高级模型 大家好,今天我们深入探讨生成对抗网络(GANs)在PyTorch中的高级应用,重点是CycleGAN和StyleGAN的实现。我们将从理论基础出发,逐步构建代码,并分析其核心机制。 1. GANs回顾与挑战 GANs由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)组成。生成器的目标是从随机噪声中学习生成逼真的数据,判别器的目标是区分真实数据和生成数据。两者相互对抗,最终达到纳什均衡,生成器能够生成以假乱真的数据。 GANs的训练面临诸多挑战: 模式崩溃(Mode Collapse): 生成器可能只学习生成数据集中的少数几种模式,而忽略其他模式。 训练不稳定(Training Instability): 训练过程中,生成器和判别器可能陷入震荡,导致无法收敛。 梯度消失/爆炸(Vanishing/Exploding Gradients): 在训练的早期或晚期,梯度可能变得非常小或非常大,阻碍学习。 为了克服这些挑战,研究人员提出了各种改进的GANs架构,如CycleG …