简述GAN是如何进行对抗训练的

GAN（Generative Adversarial Networks）是一种由生成器和判别器两个模型组成的对抗网络。GAN 的训练过程基于对抗性训练的思想，即生成器和判别器两个模型相互对抗，不断地提高自己的表现。

具体来说，GAN 的训练过程包括两个阶段：生成器阶段和判别器阶段。

在生成器阶段，生成器模型会随机生成一些样本，并将这些样本输入到判别器模型中进行判别。生成器的目标是生成尽可能逼真的样本，以欺骗判别器。因此，生成器的损失函数通常是生成样本被判别为真实样本的概率的负对数似然。

在判别器阶段，判别器模型会接收一组真实的样本和一组由生成器生成的样本，并将它们进行判别。判别器的目标是正确地区分真实样本和生成样本，以便更好地指导生成器的训练。因此，判别器的损失函数通常是真实样本被判别为真实样本的概率和生成样本被判别为生成样本的概率的负对数似然之和。

这两个阶段交替进行，生成器和判别器不断地进行对抗性训练，直到生成器生成的样本足够逼真，判别器无法区分真实样本和生成样本为止。这样，我们就可以通过生成器生成出与真实样本相似，但又不完全相同的新样本。